自然语言理解方法及装置、交通工具及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种自然语言理解方法，包括：接收语音请求并对语音请求进行逐帧识别以得到帧文本和识别文本，在逐帧识别过程中，利用预测模型对帧文本进行预测以得到预测文本，将预测文本进行处理以得到第一理解结果，在逐帧识别过程结束后，将识别文本与预测文本进行匹配，在识别文本和预测文本匹配的情况下，将第一理解结果作为语音请求的自然语言理解结果输出。可对用户的语音请求进行识别以及自然语言理解，同时，通过提前预测及NLU处理，可在超时等待的时间中提前完成NLU处理。本申请还公开了一种自然语言理解装置、交通工具和存储介质。介质。介质。

【技术实现步骤摘要】
自然语言理解方法及装置、交通工具及介质


[0001]本申请涉及交通领域，特别涉及一种自然语言理解方法、自然语言理解装置、交通工具及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着自然语言理解(Natural Language Processing，NLU)技术的发展，对于输入的语音往往通过ASR技术框架逐帧识别并实时返回识别结果，在检测到句尾标识后，引入一个持续倾听等待超时机制，当等待超时结束后再对ASR识别结果进行NLU处理。这种传统的自然语言理解方法耗时较长，且与ASR无法高效并行。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施方式提供了一种自然语言理解方法、自然语言理解装置、交通工具及计算机可读存储介质。
[0004]本申请提供了一种自然语言理解方法，包括：
[0005]接收语音请求并对所述语音请求进行逐帧识别以得到帧文本和识别文本，所述识别文本为所述语音请求的全部帧的识别结果；
[0006]在所述逐帧识别过程中，利用预测模型对所述帧文本进行预测以得到预测文本，所述预测模型根据用户语言习惯训练得到；
[0007]将所述预测文本进行处理以得到第一理解结果；
[0008]在所述逐帧识别过程结束后，将所述识别文本与所述预测文本进行匹配，在所述识别文本和所述预测文本匹配的情况下，将所述第一理解结果作为所述语音请求的自然语言理解结果输出。
[0009]在某些实施方式中，所述将所述预测文本进行处理以得到第一理解结果前还包括：
[0010]判断所述帧文本是否满足预设的终止条件；
[0011]所述将所述预测文本进行处理以得到第一理解结果包括：
[0012]在满足所述预设的终止条件的情况下，将所述预测文本进行所述处理以得到所述第一理解结果。
[0013]在某些实施方式中，所述预测模型包括第一预测模型与至少一个第二预测模型，所述利用预测模型对所述帧文本进行预测以得到预测文本包括：
[0014]利用所述第一预测模型对所述帧文本进行预测以得到第一预测文本，所述第一预测模型基于包含用户语言习惯的第一数据训练生成；
[0015]利用所述至少一个第二预测模型对所述帧文本进行预测以得到第二预测文本，所述第二预测模型基于包含应用领域的第二数据训练深度学习模型生成；
[0016]根据所述第一预测文本及所述第二预测文本确定所述预测文本。
[0017]在某些实施方式中，所述第一数据包括包含所述用户语言习惯的预定时间内的语
言数据，所述第一预测模型通过以下步骤生成包括：
[0018]获取所述语言数据以生成语料库并对所述语料库进行预处理；
[0019]根据预处理后的所述语料库生成用户字典；
[0020]根据所述用户字典生成频率分布表以得到所述第一预测模型；
[0021]所述利用所述第一预测模型对所述帧文本进行预测以得到第一预测文本包括：
[0022]根据所述帧文本将所述频率分布表中概率最大的输出结果确定为所述第一预测文本。
[0023]在某些实施方式中，所述预测模型还包括融合器，所述根据所述第一预测文本及所述第二预测文本确定所述预测文本包括：
[0024]利用所述融合器中预设的权重策略对所述第一预测文本及所述第二预测文本进行处理以确定所述预测文本。
[0025]在某些实施方式中，所述利用所述融合器中预设的权重策略对所述第一预测文本及所述第二预测文本进行处理以确定所述预测文本包括：
[0026]获取所述第一预测文本与所述第一预测文本在所述第一预测模型中的第一置信度，及所述第二预测文本与所述第二预测文本在所述第二预测模型中的第二置信度；
[0027]根据所述融合器的第一权重与第二权重、所述第一置信度与所述第二置信度确定所述预测文本，其中，所述第一权重预先根据所述第一预测模型的第一模型精度确定，所述第二权重预先根据所述第二预测模型的第二模型精度确定。
[0028]在某些实施方式中，所述利用所述融合器中预设的权重策略对所述第一预测文本及所述第二预测文本进行处理以确定所述预测文本还包括：
[0029]根据所述识别文本、所述第一预测文本及所述第二预测文本利用预设的权重更新公式对所述第一权重及第二权重进行优化并根据所述优化结果更新所述第一权重与所述第二权重；
[0030]将所述更新后的第一权重及所述更新后的第二权重分别进行归一化处理并以所述处理结果替换所述第一权重及所述第二权重。
[0031]在某些实施方式中，所述权重更新公式为：
[0032][0033]其中，η表示学习率，p
i
表示所述第一权重或所述第二权重，γi表示所述第一预测文本或所述第二预测文本，ω表示所述识别文本，λ(γ
i
，ω)表示所述识别文本与所述第一预测文本或与所述第二预测文本的向量距离。
[0034]本申请还提供了一种自然语言理解装置，包括：
[0035]识别模块，用于接收语音请求并对所述语音请求进行逐帧识别以得到帧文本和识别文本，所述识别文本为所述语音请求的全部帧的识别结果；
[0036]预测模块，用于在所述逐帧识别过程中，利用预测模型对所述帧文本进行预测以得到预测文本，所述预测模型根据用户语言习惯训练得到；
[0037]处理模块，用于将所述预测文本进行处理以得到第一理解结果；
[0038]匹配模块，用于在所述逐帧识别过程结束后，将所述识别文本与所述预测文本进行匹配，在所述识别文本和所述预测文本匹配的情况下，将所述第一理解结果作为所述语
音请求的自然语言理解结果输出。
[0039]本申请还提供了一种交通工具，所述交通工具包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述任一项所述的自然语言理解方法。
[0040]本申请还提供一种非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现上述任一项实施例中所述的自然语言理解方法。
[0041]本申请通过接收语音请求并对语音请求进行逐帧识别以得到帧文本和识别文本，识别文本为语音请求的全部帧的识别结果，在逐帧识别过程中，利用预测模型对帧文本进行预测以得到预测文本，预测模型根据用户语言习惯训练得到，将预测文本进行处理以得到第一理解结果，在逐帧识别过程结束后，将识别文本与预测文本进行匹配，在识别文本和预测文本匹配的情况下，将第一理解结果作为语音请求的自然语言理解结果输出。可对用户的语音请求进行识别以及自然语言理解。同时，本申请在ASR识别过程中且识别未结束时，通过在先训练的预测模型对获取的帧文本进行预测得到预测文本，相当于提前预测识别文本，并对预测文本进行NLU处理，相较于传统的自然语言理解，需要等待ASR全部识别结束后并经过超时等待结束后再对ASR结果进行NLU处理，本申请通过提前预测及NLU处理，可在超时等待的时间中提前完成NLU处理。同时本申请在预测模型上进行了改进，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自然语言理解方法，其特征在于，包括：接收语音请求并对所述语音请求进行逐帧识别以得到帧文本和识别文本，所述识别文本为所述语音请求的全部帧的识别结果；在所述逐帧识别过程中，利用预测模型对所述帧文本进行预测以得到预测文本，所述预测模型根据用户语言习惯训练得到；将所述预测文本进行处理以得到第一理解结果；在所述逐帧识别过程结束后，将所述识别文本与所述预测文本进行匹配，在所述识别文本和所述预测文本匹配的情况下，将所述第一理解结果作为所述语音请求的自然语言理解结果输出。2.根据权利要求1所述的自然语言理解方法，其特征在于，所述将所述预测文本进行处理以得到第一理解结果前还包括：判断所述帧文本是否满足预设的终止条件；所述将所述预测文本进行处理以得到第一理解结果包括：在满足所述预设的终止条件的情况下，将所述预测文本进行所述处理以得到所述第一理解结果。3.根据权利要求1所述的自然语言理解方法，其特征在于，所述预测模型包括第一预测模型与至少一个第二预测模型，所述利用预测模型对所述帧文本进行预测以得到预测文本包括：利用所述第一预测模型对所述帧文本进行预测以得到第一预测文本，所述第一预测模型基于包含用户语言习惯的第一数据训练生成；利用所述至少一个第二预测模型对所述帧文本进行预测以得到第二预测文本，所述第二预测模型基于包含应用领域的第二数据训练深度学习模型生成；根据所述第一预测文本及所述第二预测文本确定所述预测文本。4.根据权利要求3所述的自然语言理解方法，其特征在于，所述第一数据包括包含所述用户语言习惯的预定时间内的语言数据，所述第一预测模型通过以下步骤生成包括：获取所述语言数据以生成语料库并对所述语料库进行预处理；根据预处理后的所述语料库生成用户字典；根据所述用户字典生成频率分布表以得到所述第一预测模型；所述利用所述第一预测模型对所述帧文本进行预测以得到第一预测文本包括：根据所述帧文本将所述频率分布表中概率最大的输出结果确定为所述第一预测文本。5.根据权利要求3所述的自然语言理解方法，其特征在于，所述预测模型还包括融合器，所述根据所述第一预测文本及所述第二预测文本确定所述预测文本包括：利用所述融合器中预设的权重策略对所述第一预测文本及所述第二预测文本进行处理以确定所述预测文本。6.根据权利要求5所述的自然语言理解方法，其特征在于，所述利用所述融合器中预设的权重策略对所述第一预测文本及所述第二预测文本进行处理以确定所述预测文本包括：获取所述第一预测文本与所述第一预测文本在所述第一预测模型中的第一置信度，及...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晨延，赵耀，翁志伟，易晖，
申请(专利权)人：肇庆小鹏新能源投资有限公司，
类型：发明
国别省市：