语义理解方法技术

本发明专利技术提供一种语义理解方法。所述方法包括：确定自然语言理解的语义表示方式；构建知识库；基于所构建的知识库，根据所确定的自然语言理解的语义表示方式，对用户输入的语句进行领域和意图分类；基于所构建的知识库，进行属性抽取，得到语义理解的多标签结果。本发明专利技术能够实现基于中文NLP深度神经网络的语义理解，提高语义理解的效率和准确度。

【技术实现步骤摘要】
语义理解方法
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种语义理解方法。
技术介绍
目前，在语音、图片识别和自然语言理解等人工智能技术研究与应用方面还存在两个突出矛盾，一是现有智能技术的发展和商业可用性还不能支撑和满足广泛的市场应用需求，尤其是在社会服务领域；二是在智能技术的研究和应用方面仍显得分散和薄弱，技术整合和基础支撑能力不足。如何实现基于中文NLP深度神经网络的语义理解，提高语义理解的效率和准确度，是本领域需要解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术提供的语义理解方法，能够实现基于中文NLP深度神经网络的语义理解，提高语义理解的效率和准确度。第一方面，本专利技术提供一种语义理解方法，包括：确定自然语言理解的语义表示方式；构建知识库；基于所构建的知识库，根据所确定的自然语言理解的语义表示方式，对用户输入的语句进行领域和意图分类；基于所构建的知识库，进行属性抽取，得到语义理解的多标签结果。可选地，所确定的自然语言理解的语义表示方式采用领域、意图和属性槽来表示语义结本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语义理解方法，其特征在于，包括：/n确定自然语言理解的语义表示方式；/n构建知识库；/n基于所构建的知识库，根据所确定的自然语言理解的语义表示方式，对用户输入的语句进行领域和意图分类；/n基于所构建的知识库，进行属性抽取，得到语义理解的多标签结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种语义理解方法，其特征在于，包括：
确定自然语言理解的语义表示方式；
构建知识库；
基于所构建的知识库，根据所确定的自然语言理解的语义表示方式，对用户输入的语句进行领域和意图分类；
基于所构建的知识库，进行属性抽取，得到语义理解的多标签结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所确定的自然语言理解的语义表示方式采用领域、意图和属性槽来表示语义结果；其中，领域表示同一类型的数据或者资源，以及围绕这些数据或资源提供的服务；意图表示对于领域数据的操作；属性槽用来存放领域的属性。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述语义理解方法基于中文自然语言处理的深度神经网络实现。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述中文自然语言处理的深度神经网络用于多种中文序列标记任务，包括中文分词任务、词性标注任务以及命名实体识别任务。

【专利技术属性】
技术研发人员：江永渡，张鹤，韦东鹏，蒋洵，王博，万晶，赵志武，吴朝阳，陈兴兵，潘倩倩，黄伟，梁力为，
申请(专利权)人：杭州中软安人网络通信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33