一种确定智能语义分析模型的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种确定智能语义分析模型的方法及系统，包括：获取用于训练的第一标注数据和不同类型的模型对应的算法逻辑；根据所述第一标注数据的用途确定需求的智能语义分析模型的类型，并根据所述智能语义分析模型的类型，确定与所述第一标注数据对应的算法逻辑；基于所述第一标注数据和与所述第一标注数据对应的算法逻辑进行训练，以获取所述智能语义分析模型。本发明专利技术的方法可以广泛应用于多种语义分析模型的开发过程中，能够提升开发效率，降低时间开销，使开发人员能够将更多精力专注在具体差异环节上，针对不同应用场景更高效地开发出与之对应的稳定模型，获得更好的语义分析效果。义分析效果。义分析效果。

【技术实现步骤摘要】
一种确定智能语义分析模型的方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，并且更具体地，涉及一种确定智能语义分析模型的方法及系统。

技术介绍

[0002]语义分析(Semantic Analysis)是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支，是自然语言处理技术的几个核心任务，涉及语言学、计算语言学、机器学习，以及认知语言等多个学科，语义分析任务有助于促进其他自然语言处理任务的快速发展。人工智能中的语义分析技术，特别是深度学习(Deep Learning)技术近年来发展迅猛，已经在围棋对弈、自动驾驶、图像识别、语音识别等多个领域取得了突破性进展。给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。随着人工智能语义分析在各个领域的成功应用和技术的深入发展，衍生出了众多细分领域的语义分析算法，针对不同算法的模型开发过程，模型训练、测试分析和效果预览等环节都存在一定差异，使开发人员在不同模型的开发中或多或少都增加了时间和精力等成本。
[0003]因此，需要一种能够针对不同应用场景更高效地开发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种确定智能语义分析模型的方法，其特征在于，所述方法包括：获取用于训练的第一标注数据和不同类型的模型对应的算法逻辑；根据所述第一标注数据的用途确定需求的智能语义分析模型的类型，并根据所述智能语义分析模型的类型，确定与所述第一标注数据对应的算法逻辑；基于所述第一标注数据和与所述第一标注数据对应的算法逻辑进行训练，以获取所述智能语义分析模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对未标注的数据集进行数据清洗，并根据标注数据的用途对经过数据清洗的未标注的数据集进行标注，获取经过标注的数据集；随机选取预设百分比阈值的经过标注的数据集作为所述第一标注数据，并将剩余的经过标注的数据集作为用于测试的第二标注数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过浏览器界面的方式显示所述智能语义分析模型的调用接口地址，以实现在线输入参数和接口调用，以及通过浏览器界面的方式获取接口返回的模型分析结果，并保存所述模型分析结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述模型分析结果所占用的空间大于等于预设占用空间容量时，通过http响应结果返回一个json格式的文件，并在http响应结果中输出文件下载地址，以用于下载分析或留存结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取用于测试的第二标注数据，利用所述第二标注数据对所述智能语义分析模型进行测试，获取测试结果，并基于所述测试结果确定所述智能语义分析模型的质量；其中，所述测试结果包括：准确率。6.一种确定智能语义分析模型的系统，其特征在于，所述系统包括：数据存...

【专利技术属性】
技术研发人员：张皓，林文辉，王志刚，刘振宇，王亚平，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：