语言模型构建方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本公开揭示了一种语言模型构建方法、装置及存储介质，所述方法包括：通过获取的至少一个句式框架，确定框架模型，其中句式框架中包含至少一个变量元素和至少一个恒量元素，框架模型用来指示句式框架对应的语言模型，然后，根据获取的变量元素对应的数据，确定变量模型，其中变量模型用来指示变量元素对应的语言模型，最后将框架模型和变量模型进行结合，确定第一语言模型。通过上述方案，服务器可以通过构建框架模型和数据模型，组合得到第一语言模型，从而在保证了语料的全面性的前提下，提高了构建语言模型的效率。

【技术实现步骤摘要】
语言模型构建方法、装置及存储介质
本公开涉及人工智能
，特别是涉及一种语言模型构建方法、装置及存储介质。
技术介绍
如今，随着人工智能技术日益发展，为了使人工智能中的语音识别技术可以应用于更多的场景，需要存储大量的语料。在相关技术中，为了适应特定领域的语音识别，需要构建的语言模型针对性的偏向于特定领域，在实际应用中，用户在特定领域中表达一个含义的语句可以有多种句式，一个句式可以表示不同的指令，比如，句式可以是“播放某歌手演唱的某歌曲”，其中歌手与歌曲的数量巨大，大量的句式语料需要使用脚本构造句式，从而生成大量的语料。然而，相关技术中的方案，使用脚本生成固定一个句式的所有情况的语料，这种方案会导致生成的语料过多，生成语料的时间过长，从而导致构建语言模型的效率不高。
技术实现思路
本公开提供一种语言模型构建方法、装置及存储介质。所述技术方案如下：根据本公开实施例的第一方面，提供了一种语言模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：根据获取的至少一个句式框架，确定框架模型，所述句式框架中包含至少一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语言模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：/n根据获取的至少一个句式框架，确定框架模型，所述句式框架中包含至少一个变量元素和至少一个恒量元素，所述框架模型用来指示所述句式框架对应的语言模型；/n根据获取的所述变量元素对应的数据，确定变量模型，所述变量模型用来指示所述变量元素对应的语言模型；/n将所述框架模型和所述变量模型进行结合，确定第一语言模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种语言模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：
根据获取的至少一个句式框架，确定框架模型，所述句式框架中包含至少一个变量元素和至少一个恒量元素，所述框架模型用来指示所述句式框架对应的语言模型；
根据获取的所述变量元素对应的数据，确定变量模型，所述变量模型用来指示所述变量元素对应的语言模型；
将所述框架模型和所述变量模型进行结合，确定第一语言模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的至少一个句式框架，确定框架模型，包括：
获取至少一个所述句式框架，将所述句式框架组合生成语料文本；
根据N-Gram语言模型算法，将所述语料文本对应的所述语言模型确定为所述框架模型；
将所述框架模型转换成框架模型的有限状态传感器FST图。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取至少一个句式框架，生成语料文本，包括：
通过自定义编译输入的句式，获取至少一个所述句式框架；
和\或，
通过接收语音识别的句式，获取至少一个所述句式框架。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的所述变量元素对应的数据，确定变量模型，所述变量模型用来指示所述变量元素对应的语言模型，包括：
获取所述句式框架中的至少一个所述变量元素中的数据，生成至少一个数据文本；
根据N-Gram语言模型算法，将所述数据文本对应的所述语言模型确定为所述变量模型；
将所述变量模型转换成变量模型的有限状态传感器FST图。


5.根据权利要求2或4所述的方法，其特征在于，所述将所述框架模型和所述变量模型进行结合，确定第一语言模型，包括：
将所述变量模型的FST图添加在所述框架模型的FST图中的变量元素的位置，确定所述第一语言模型的有限状态传感器FST图。


6.一种语言模型构建装置，其特征在于，所述装置包括：
框架确定模块，用于根据获取的至少一个句式框架，确定框架模型，所述句式框架中包含至少一个变量元素和至少一个恒量元素，所述框架模型用来指示所述句式框架对应的语言模型；
变量确定模块，用于根据获取的所述变量元素对应的数据，确定变量模型，所述变量模型用来指示所述变量元素对应的语言模型；
模...

【专利技术属性】
技术研发人员：祖拓，冯大航，陈孝良，常乐，
申请(专利权)人：北京声智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11