【技术实现步骤摘要】
时间解析方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及人工智能
,例如涉及一种时间解析方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前,在很多人工智能问答领域的业务场景,对用户所提问的问句中的时间因素的准确识别尤为重要。相关技术主要采用机器学习、深度学习等方式进行时间因素的识别。在实现本公开实施例的过程中,发现相关技术中至少存在如下问题:相关技术存在时间因素信息的识别错误率较高、识别结果不准确等缺陷。
技术实现思路
为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解,下面给出了简单的概括。该概括不是泛泛评述,也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围,而是作为后面的详细说明的序言。本公开实施例提供了一种时间解析方法、装置、电子产品及存储介质,以解决相关技术存在时间因素信息的识别错误率较高、识别结果不准确的技术问题。本公开实施例提供了一种时间解析方法,包括:获取待解析的至少一个目标问答语句;利用预先构建好的规则数据库和预先训练好的CRF模型,对所 ...
【技术保护点】
1.一种时间解析方法,其特征在于,包括:/n获取待解析的至少一个目标问答语句;/n利用预先构建好的规则数据库和预先训练好的CRF模型,对所述目标问答语句进行解析,得到所述目标问答语句的目标解析结果,其中,所述解析结果包括所述目标问答语句中的目标时间因素。/n
【技术特征摘要】
1.一种时间解析方法,其特征在于,包括:
获取待解析的至少一个目标问答语句;
利用预先构建好的规则数据库和预先训练好的CRF模型,对所述目标问答语句进行解析,得到所述目标问答语句的目标解析结果,其中,所述解析结果包括所述目标问答语句中的目标时间因素。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用预先构建好的规则数据库和预先训练好的CRF模型,对所述目标问答语句进行解析,得到所述目标问答语句的目标解析结果,包括:
在利用预先建立好的规则数据库识别出所述目标问答语句中的目标时间因素的情况下,根据所述目标时间因素确定目标解析结果;
在利用预先建立好的规则数据库未识别出所述目标问答语句中的目标时间因素的情况下,将所述目标问答语句输入到所述预先训练好的CRF模型,以使所述预先训练好的CRF模型输出时间因素的更新数据的识别结果。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:
在根据所述识别结果确定识别到所述时间因素的更新数据的情况下,利用所述更新数据对所述规则数据库进行更新。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:
按照标准时间格式,对所述目标时间因素的时间格式进行转换,得到标准时间格式的所述目标时间因素;
对标准时间格式的所述目标时间因素的进行分析处理,得到标准时间格式的所述目标时间因素对应的目标时间类型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述规则数据库通过以下方式进行构建:
获取包含至少一个历史时间因素的多个历史问答语句;
根据所述历史问答语句和所述历史时间因素的映射关系,构建所述规则数据库。
6.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述预先训练好的CRF模型通过以下方式进行训练:
获取包含历史时间因素的历史问...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘弦弦,李立琴,刘锋,王哓鸣,
申请(专利权)人:北京智通云联科技有限公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
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