意图识别方法和电子设备技术

意图识别方法和电子设备。在该方法中，电子设备将语音输入转换为第一文本后，会使用预设的FST意图槽位模型对根据该第一文本确定的第二文本进行规则匹配，得到第三文本，再根据预设意图标注信息和/或预设槽位标注信息从该第三文本中获取意图信息和/或槽位信息。实施本申请提供的技术方案，提升了使用NLU规则进行意图识别时，匹配的速度和准确性。匹配的速度和准确性。匹配的速度和准确性。

【技术实现步骤摘要】
意图识别方法和电子设备


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及意图识别方法和电子设备。

技术介绍

[0002]自然语言处理(natural language processing，NLP)是人工智能(artificial intelligence，AI) 的一个子领域。而自然语言理解(natural language understanding，NLU)是自然语言处理的一 项子领域，也是NLP最困难的一个课题。意图识别和槽位填充是NLU最关键的两个任务， 但是由于语言的多样性，歧义性，鲁棒性，知识依赖和上下文语境等因素，NLU要很好地 完成这两个任务难度非常大。
[0003]目前，有一种基于上下文无关文法(context free grammar，CFG)的解析算法(Parsingalgorithm)的语法分析方法，例如使用CYK算法(cocke younger kasami algorithm，CYKalgorithm)等：首先把一般形的CFG转换为乔姆斯基范式(chomsky normal form，CNF)形 式，然后使本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种意图识别方法，其特征在于，包括：响应于用户的语音输入，电子设备将所述语音输入转换为第一文本；所述电子设备使用预设的FST意图槽位模型对第二文本进行规则匹配，得到第三文本；所述第二文本根据所述第一文本确定；所述预设的FST意图槽位模型为一个预设的FST；所述第三文本中包括预设意图标注信息和/或预设槽位标注信息，所述预设意图标注信息用于标注出所述第二文本的意图信息，所述预设槽位标注信息用于标注出所述第二文本中的槽位信息；所述电子设备根据预设意图标注信息和/或预设槽位标注信息，从所述第三文本中获取意图信息和/或槽位信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电子设备使用预设的FST意图槽位模型对第二文本进行规则匹配，得到第三文本的步骤之前，所述方法还包括：所述电子设备对所述第一文本进行格式预处理，得到所述第二文本；所述第二文本中的格式字符少于或等于所述第一文本中的格式字符。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述电子设备根据预设意图标注信息和/或预设槽位标注信息，从所述第三文本中获取意图信息和/或槽位信息的步骤之后，所述方法还包括：所述电子设备将所述意图信息和/或槽位信息进行结构化的输出。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述预设的FST意图槽位模型为预设的WFST意图槽位模型，一个预设的WFST意图槽位模型是一个预设的WFST，所述预设的WFST意图槽位模型中，每一次状态转移时都有一个权重。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述电子设备使用预设的FST意图槽位模型对第二文本进行规则匹配，得到第三文本，具体包括：所述电子设备使用多个预设的WFST意图槽位模型，对所述第二文本进行并行规则匹配，得到WFST结果；其中，WFST结果中包括第二文本的匹配文本以及匹配路径的累积权重，所述第二文本的匹配文本为通过所述匹配路径成功匹配后，输出的包含预设意图标注信息和/或预设槽位标注信息的文本；当所述WFST结果为一个时，所述电子设备确定所述WFST结果中的第二文本的匹配文本为所述第三文本；当所述WFST结果为多个时，所述电子设备确定其中可信度最高的WFST结果中的第二文本的匹配文本为所述第三文本。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述当所述WFST结果为多个时，所述电子设备确定其中可信度最高的WFST结果中的第二文本的匹配文本为所述第三文本，具体包括：当所述WFST结果为多个时，所述电子设备根据所述多个WFST结果中匹配路径的累积权重，对所述多个WFST结果进行可信度评分计算；所述电子设备确定可信度评分最高的WFST结果中的第二文本的匹配文本为所述第三文本。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设的WFST意图槽位模型中，接受通配符的状态转移的权重大于不接受通配符的状态转移的权重，且匹配路径上每次状态转移
的权重越大，匹配路径的累积权重越大。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设的WFST意图槽位模型中，匹配路径的累积权重等于匹配路径上每次状态转移的权重之和。9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述电子设备根据所述多个WFST结果中匹配路径的累积权重，对所述多个WFST结果进行可信度评分计算，具体包括：所述电子设备使用可信度评分计算公式1，计算多个WFST结果的可信度评分；可信度评分计算公式1：其中，w表示需要评分的WFST结果中匹配路径的累积权重，w
max
表示所述多个WFST结果中匹配路径的累积权重中最大的累积权重。10.根据权利要求4至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述电子设备使用预设的FST意图槽位模型对第二文本进行规则匹配，得到第三文本的步骤之前，所述方法还包括：所述电子设备加载预设的WFST意图槽位模型。11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：一个或多个处理器和存储器；所述存储器与所述一个或多个处理器耦合，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，所述一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘龙飞，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：