一种基于深度学习的自然语言语义理解方法技术

技术编号:29459543 阅读:23 留言:0更新日期:2021-07-27 17:28
本发明专利技术涉及计算机自然语言处理技术领域,提供了一种基于深度学习的自然语言语义理解方法,包括:处理步骤:获取用户语音,进行识别并生成初始文本信息,当生成多条初始文本信息时,还生成相似度;显示步骤:显示初始文本信息,当生成多条初始文本信息时,显示相似度最高的初始文本信息;确认步骤:显示出初始文本信息,在预设时间内没有获取到用户语音时,输出文本信息;修改步骤:显示出初始文本信息后,在预设时间内获取到用户语音时,进行语音识别生成修改信息,根据修改信息对初始文本信息进行修改得到修改后的文本信息后,执行显示步骤和确认步骤以及修改步骤,直到输出文本信息;语义理解步骤:对输出文本信息进行语义理解得到语句信息。

A natural language semantic understanding method based on deep learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的自然语言语义理解方法
本专利技术涉及计算机自然语言处理
,具体为一种基于深度学习的自然语言语义理解方法。
技术介绍
自然语言理解俗称人机对话,主要研究用电子计算机模拟人的语言交际过程,使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等,计算机在获取到用户语音后,经过对用户的识别和处理后得到语句信息,然后计算机系统对语句信息进行语音理解后,以获知用户的意图,然后再从计算机知识库内匹配出相应的语句后进行播放,以实现人机之间的自然语言通信,以代替人的部分脑力劳动,包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。而对于自然语言来说,哪怕对于同一个意思,对于不同的用户来说,表述出来的自然语言也就会所有不同。所以直至今天,自然语言理解依旧是人工智能领域尚未完全攻克的一块高地。而深度学习是近期人工智能研究取得突破性的进展,它结束了人工智能长达十年未能有突破性进展的局面,并迅速在工业界产生影响。计算机在对语句进行语义理解时,采用深度学习的语义理解方法有别于仅可以完成特定任务的狭隘的人工智能系统(面向特定任本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的自然语言语义理解方法,其特征在于:包括以下步骤:/n处理步骤:获取用户语音,并根据预设的标准语速对用户语音进行识别并得到文字,识别出的文字再根据预设的知识库生成初始文本信息,当生成多条初始文本信息时,还根据预设的识别规则生成初始文本信息的相似度;/n显示步骤:显示生成的初始文本信息,当生成多条初始文本信息时,显示与预设的知识库内相似度最高的初始文本信息;/n确认步骤:当显示出初始文本信息后,在预设时间内没有再次获取到用户语音时,将初始文本信息作为识别成功的文本信息进行输出;/n修改步骤:当显示出初始文本信息后,在预设时间内再次获取到用户语音时,先将再次获取到的用户语音与前...

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的自然语言语义理解方法,其特征在于:包括以下步骤:
处理步骤:获取用户语音,并根据预设的标准语速对用户语音进行识别并得到文字,识别出的文字再根据预设的知识库生成初始文本信息,当生成多条初始文本信息时,还根据预设的识别规则生成初始文本信息的相似度;
显示步骤:显示生成的初始文本信息,当生成多条初始文本信息时,显示与预设的知识库内相似度最高的初始文本信息;
确认步骤:当显示出初始文本信息后,在预设时间内没有再次获取到用户语音时,将初始文本信息作为识别成功的文本信息进行输出;
修改步骤:当显示出初始文本信息后,在预设时间内再次获取到用户语音时,先将再次获取到的用户语音与前一次的用户语音进行比较,当比较出两次语音相似度大于预设的相似度阈值时,根据再次获取到的用户语音生成替换信息,根据替换信息对初始文本信息进行对应内容的替换得到修改后的文本信息;在比较出两次语音相似度不大于预设的相似度阈值时,根据再次获取到的用户语音生成新增信息,根据新增信息对初始文本信息进行内容的新增得到修改后的文本信息;在得到修改后的文本信息后,执行显示步骤和确认步骤以及修改步骤,直到输出识别成功的文本信息;
语义理解步骤:对输出识别成功的文本信息进行语义理解得到语句信息。


2.根据权利要求1所述的基于深度学习的自然语言语义理解方法,其特征在:在对用户语音进行识别时还识别用户语音的语速;
还包括有比较步骤:将识别出的语速与标准语速进行对比,并在比较出识...

【专利技术属性】
技术研发人员:兰飞
申请(专利权)人:重庆电子工程职业学院
类型:发明
国别省市:重庆;50

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