基于微服务的语义融合方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术提供了一种基于微服务的语义融合方法、系统及介质，涉及人机交互技术领域，该方法包括：步骤S1：根据业务需求构造多个业务技能语义理解微服务；步骤S2：根据用户语料文本作为多个业务技能语义理解微服务的输入，得到多个语义理解结果；步骤S3：通过置信度级别对多个语义理解结果做语义决策同时获得最佳语义结果。本发明专利技术能够通过采取树结构对多个语义理解功能模块融合起来，解决多个业务技能语义理解模型加载占用内存大以及同一个安装包不同版本不兼容和不利于服务工程化的问题，提升对话性能同时保证人机对话良好的用户体验。对话性能同时保证人机对话良好的用户体验。对话性能同时保证人机对话良好的用户体验。

【技术实现步骤摘要】
基于微服务的语义融合方法、系统及介质


[0001]本专利技术涉及人机交互
，具体地，涉及一种基于微服务的语义融合方法、系统及介质。

技术介绍

[0002]自然语言是人类智慧的结晶，以自然语言的形式与计算机进行交互是人们长久以来的期待。随着自然语言处理技术的发展与深度学习方法的兴起，人机对话系统成为了新的研究热点。而语义理解融合是人机对话的一个非常重要环节，如果语义理解融合方法不佳，可能会影响到对话的准确率和性能以至不能保证人机对话的良好用户体验。
[0003]公开号为CN111665941A的专利技术专利，公开了一种面向虚拟实验的多模态语义融合人机交互系统和方法，包括交互信息集成模块，还包括交互信息获取模块、交互意图推理模块和交互任务直行模块，其中，所述交互信息模块采用多模态融合模型来准确识别操作者的真实意图，并将获取到的信息提供给交互意图推理模块；所述交互意图推理模块根据手势语义和语言语义结合场景当前的交互情景来识别用户的交互意图，预测潜在的交互行为；所述交互任务执行模块根据交互意图推理模块预测的交互动作，生成用户期望的实验动作，生成响应的实验效果，返回对应的操作反馈，最后，实验效果和反馈通过不同的通道输出给用户。
[0004]现有技术当中语义理解融合中存在以下不足：现有技术主要以代码形式，存在多个业务技能语义理解模型加载占用内存大以及同一个安装包不同版本不兼容和不利于服务工程化的问题；

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于微服务的语义融合方法、系统及介质。
[0006]根据本专利技术提供的一种基于微服务的语义融合方法、系统及介质，所述方案如下：
[0007]第一方面，提供了一种基于微服务的语义融合方法，所述方法包括：
[0008]步骤S1：根据业务需求构造多个业务技能语义理解微服务；
[0009]步骤S2：根据用户语料文本作为多个业务技能语义理解微服务的输入，得到多个语义理解结果；
[0010]步骤S3：通过置信度级别对多个语义理解结果做语义决策同时获得最佳语义结果。
[0011]优选的，所述步骤S2中的多个分支为设置的n个语义理解微服务。
[0012]优选的，所述步骤S3包括：将文本输入到树的主干业务逻辑，根据树的主干业务逻辑分别同时调用多个业务技能语义理解微服务，再通过置信度级别对多个业务技能语义理解结果做语义决策，然后获得该用户语料文本的最佳语义结果。
[0013]第二方面，提供了一种基于微服务的语义融合系统，所述系统包括：
[0014]模块M1：根据业务需求构造多个业务技能语义理解微服务；
[0015]模块M2：根据用户语料文本作为多个业务技能语义理解微服务的输入，得到多个语义理解结果；
[0016]模块M3：通过置信度级别对多个语义理解结果做语义决策同时获得最佳语义结果。
[0017]优选的，所述模块M2中的多个分支为设置的n个语义理解微服务。
[0018]优选的，所述模块M3包括：将文本输入到树的主干业务逻辑，根据树的主干业务逻辑分别同时调用多个业务技能语义理解微服务，再通过置信度级别对多个业务技能语义理解结果做语义决策，然后获得该用户语料文本的最佳语义结果。
[0019]第三方面，提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现所述方法中的步骤。
[0020]与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：
[0021]1、对多个业务技能语义理解功能模块进行微服务化，能够解决多个业务技能语义理解模型加载占用内存大以及同一个安装包不同版本不兼容和不利于服务工程化的问题；
[0022]2、通过采用树结构对多个语义理解功能模块融合起来以至提升对话性能；
[0023]3、本专利技术能够在提升对话准确率的同时保证人机对话良好的用户体验。
附图说明
[0024]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0025]图1为本专利技术整体结构示意图。
具体实施方式
[0026]下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本专利技术的保护范围。
[0027]本专利技术实施例提供了一种基于微服务的语义融合方法，参照图1所示，该专利技术具体包括以下步骤：
[0028]步骤S1：根据业务需求构造多个业务技能语义理解微服务；
[0029]步骤S2：根据用户语料文本作为多个业务技能语义理解微服务的输入，得到多个语义理解结果；
[0030]步骤S3：通过置信度级别对多个语义理解结果做语义决策同时获得最佳语义结果。
[0031]该步骤中具体地包括：将文本输入到树的主干业务逻辑，根据树的主干业务逻辑分别同时调用多个业务技能语义理解微服务，再通过置信度级别对多个业务技能语义理解结果做语义决策，然后获得该用户语料文本的最佳语义结果。
[0032]本专利技术还提供了一种基于微服务的语义融合系统，该系统具体包括：
[0033]模块M1：根据业务需求构造多个业务技能语义理解微服务；
[0034]模块M2：根据用户语料文本作为多个业务技能语义理解微服务的输入，得到多个语义理解结果；
[0035]模块M3：通过置信度级别对多个语义理解结果做语义决策同时获得最佳语义结果。
[0036]其中，模块M2中的多个分支为设置的n个语义理解微服务。
[0037]模块M3的具体操作包括：将文本输入到树的主干业务逻辑，根据树的主干业务逻辑分别同时调用多个业务技能语义理解微服务，再通过置信度级别对多个业务技能语义理解结果做语义决策，然后获得该用户语料文本的最佳语义结果。
[0038]本专利技术的实例应用：
[0039]例如：有三个业务技能：导航、天气和音乐；
[0040]业务技能导航、天气和音乐的语义理解分别是三个微服务；
[0041]这三个微服务的输入是用户语料文本，输出是该用户语料文本的语义结果，该用户语料文本分别同时进入到三个业务技能微服务，然后有三个微服务语义结果，通过语义置信度评级决策三个语义结果的最终一个语义结果作为最佳语义结果。
[0042]本专利技术实施例提供了一种基于微服务的语义融合方法、系统及介质，通过采取树结构对多个语义理解功能模块融合起来，解决多个业务技能语义理解模型加载占用内存大以及同一个安装包不同版本不兼容和不利于服务工程化的问题，提升对话性能同时保证人机对话良好的用户体验。
[0043]本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本专利技术提供的系统及其各个装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本专利技术提供的系统及其各个装置、模块、单元以逻辑门本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于微服务的语义融合方法，其特征在于，包括：步骤S1：根据业务需求构造多个业务技能语义理解微服务；步骤S2：根据用户语料文本作为多个业务技能语义理解微服务的输入，得到多个语义理解结果；步骤S3：通过置信度级别对多个语义理解结果做语义决策同时获得最佳语义结果。2.根据权利要求1所述的基于微服务的语义融合方法，其特征在于，所述步骤S2中的多个分支为设置的n个语义理解微服务。3.根据权利要求2所述的基于微服务的语义融合方法，其特征在于，所述步骤S3包括：将文本输入到树的主干业务逻辑，根据树的主干业务逻辑分别同时调用多个业务技能语义理解微服务，再通过置信度级别对多个业务技能语义理解结果做语义决策，然后获得该用户语料文本的最佳语义结果。4.一种基于微服务的语义融合系统，其特征在于，包括：模块M1：根据业务需...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱亚杰，卢宏涛，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：