设备控制方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种设备控制方法、装置、计算机系统、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能技术领域和物联网技术领域。该方法包括：响应于接收到来自用户的控制信息，对控制信息进行语义特征提取，得到语义特征信息；利用不同标签类别各自对应的目标卷积核，分别提取语义特征信息中与标签类别相关联的信息，得到N个与标签类别对应的类别关联特征信息，其中，标签类别包括N个，N≥2；针对每个标签类别，根据语义特征信息和与标签类别对应的类别关联特征信息，从与标签类别对应的标签集合中确定目标标签；根据N个目标标签控制目标设备执行操作。标设备执行操作。标设备执行操作。

【技术实现步骤摘要】
设备控制方法、装置、系统及存储介质


[0001]本公开涉及计人工智能
和物联网
，具体地，涉及一种设备控制方法、装置、计算机系统、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术和物联网技术的快速发展，例如智能空调、智能加湿器等智能电子设备在人们的生活和工作等应用场景中发挥着重要作用。用户可以通过向电子设备的控制装置发送简单的控制指令，实现控制智能电子设备进行开启、关闭等工况调节，从而简化了用户控制电子设备的操作流程，提升用户的使用体验。
[0003]在实现本公开构思的过程中，专利技术人发现相关技术中至少存在以下技术问题：控制装置不能较为准确地识别用户控制指令中的信息内容，对于控制指令的执行准确率较低，导致用户体检较差。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本公开提供了一种设备控制方法、装置、计算机系统、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]本公开的一个方面提供了一种设备控制方法，包括：
[0006]响应于接收到来自用户的控制信息，对上述控制信息进行语义特征提取，得到语义特征信息；
[0007]利用不同标签类别各自对应的目标卷积核，分别提取上述语义特征信息中与上述标签类别相关联的信息，得到N个与上述标签类别对应的类别关联特征信息，其中，上述标签类别包括N个，N≥2；
[0008]针对每个上述标签类别，根据上述语义特征信息和与上述标签类别对应的类别关联特征信息，从与上述标签类别对应的标签集合中确定目标标签；r/>[0009]根据N个上述目标标签控制目标设备执行操作。
[0010]根据本公开的实施例，针对每个上述标签类别，根据上述语义特征信息和与上述标签类别对应的类别关联特征信息，从与上述标签类别对应的标签集合中确定目标标签包括：
[0011]针对每个上述标签类别，将上述语义特征信息与上述标签类别对应的类别关联特征信息进行特征融合，得到与上述标签类别对应的目标语义特征信息；
[0012]将上述目标语义特征信息输入至目标识别模型，输出针对上述标签类别的目标识别结果，其中，上述目标识别模型与上述标签类别相对应，上述目标识别结果为与上述标签类别对应的标签集合中标签的目标识别概率值；
[0013]根据上述目标识别概率值，从与上述标签类别对应的标签集合中确定上述目标标签。
[0014]根据本公开的实施例，上述语义特征信息包括语义特征向量，上述类别关联特征
信息包括类别关联特征向量；
[0015]针对每个上述标签类别，将上述语义特征信息与上述标签类别对应的类别关联特征信息进行特征融合，得到与上述标签类别对应的目标语义特征信息包括：
[0016]针对每个上述标签类别，将上述语义特征向量和与上述标签类别对应的类别关联特征向量进行点乘计算，得到与上述标签类别对应的目标语义特征信息。
[0017]根据本公开的实施例，上述标签类别包括意图标签类别与设备标签类别，上述目标标签包括目标意图标签与目标设备标签；
[0018]根据N个上述目标标签控制目标设备执行操作包括：
[0019]根据上述目标设备标签确定上述目标设备，其中，上述目标设备标签与上述目标设备的名称标识相匹配；
[0020]根据上述目标意图标签控制上述目标设备执行目标意图标签对应的操作。
[0021]根据本公开的实施例，响应于接收到来自用户的控制信息，对上述控制信息进行语义特征提取，得到语义特征信息包括：
[0022]响应于接收到来自用户的控制信息，将上述控制信息输入至语义特征提取层，得到上述语义特征信息；
[0023]其中，上述语义特征提取层包括以下至少一项：
[0024]BERT特征提取层、循环神经网络特征提取层、长短期记忆特征提取层。
[0025]根据本公开的实施例，上述目标设备包括智能家居设备；
[0026]上述控制信息包括以下至少一项：语音控制信息、文本控制信息。
[0027]本公开的另一个方面提供了一种设备控制装置，包括：
[0028]第一提取模块，用于响应于接收到来自用户的控制信息，对上述控制信息进行语义特征提取，得到语义特征信息；
[0029]第二提取模块，用于利用不同标签类别各自对应的目标卷积核，分别提取上述语义特征信息中与上述标签类别相关联的信息，得到N个与上述标签类别对应的类别关联特征信息，其中，上述标签类别包括N个，N≥2；
[0030]确定模块，用于针对每个上述标签类别，根据上述语义特征信息和与上述标签类别对应的类别关联特征信息，从与上述标签类别对应的标签集合中确定目标标签；
[0031]控制模块，用于根据N个上述目标标签控制目标设备执行操作。
[0032]本公开的另一个方面提供了一种计算机系统，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现本公开实施例上述的设备控制方法。
[0033]本公开的另一个方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器实现本公开实施例上述的设备控制方法。
[0034]本公开的另一个方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本公开实施例上述的设备控制方法。
[0035]根据本公开的实施例，用户的控制信息可以包括多个标签类别，因为利用不同标签类别各自对应的目标卷积核，分别提取语义特征信息中与标签类别相关联的信息，可以使得到N个类别关联特征能够反映出各自对应的标签类别的类别特征，至少部分地客服了语义特征信息与标签类别关联度低的技术问题。针对每个标签类别，根据语义特征信息和
与标签类别对应的类别关联特征信息，从与标签类别对应的标签集合中确定目标标签，可以提升针对目标标签的识别准确率，进而根据识别得到的目标标签控制目标设备，进而提高对于目标设备执行操作控制的准确率，避免目标设备识别错误，以及避免目标设备操作执行错误，进而实现提升用户控制设备过程中的便利程度，提升用户的使用体验。
附图说明
[0036]通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
[0037]图1示意性示出了可以应用本公开的设备控制方法和装置的示例性系统架构；
[0038]图2示意性示出了根据本公开实施例的设备控制方法的流程图；
[0039]图3示意性示出了根据本公开实施例的针对每个标签类别，根据语义特征信息和与标签类别对应的类别关联特征信息，从与标签类别对应的标签集合中确定目标标签的流程图；
[0040]图4示意性示出了根据本公开实施例的根据N个目标标签控制目标设备执行操作的流程图；
[0041]图5示意性示出了根据本公开实施例的设备控制方法的应用场景图；
[0042]图6示意性示出了根据本公开实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种设备控制方法，包括：响应于接收到来自用户的控制信息，对所述控制信息进行语义特征提取，得到语义特征信息；利用不同标签类别各自对应的目标卷积核，分别提取所述语义特征信息中与所述标签类别相关联的信息，得到N个与所述标签类别对应的类别关联特征信息，其中，所述标签类别包括N个，N≥2；针对每个所述标签类别，根据所述语义特征信息和与所述标签类别对应的类别关联特征信息，从与所述标签类别对应的标签集合中确定目标标签；根据N个所述目标标签控制目标设备执行操作。2.根据权利要求1所述的方法，其中，针对每个所述标签类别，根据所述语义特征信息和与所述标签类别对应的类别关联特征信息，从与所述标签类别对应的标签集合中确定目标标签包括：针对每个所述标签类别，将所述语义特征信息与所述标签类别对应的类别关联特征信息进行特征融合，得到与所述标签类别对应的目标语义特征信息；将所述目标语义特征信息输入至目标识别模型，输出针对所述标签类别的目标识别结果，其中，所述目标识别模型与所述标签类别相对应，所述目标识别结果为与所述标签类别对应的标签集合中标签的目标识别概率值；根据所述目标识别概率值，从与所述标签类别对应的标签集合中确定所述目标标签。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述语义特征信息包括语义特征向量，所述类别关联特征信息包括类别关联特征向量；针对每个所述标签类别，将所述语义特征信息与所述标签类别对应的类别关联特征信息进行特征融合，得到与所述标签类别对应的目标语义特征信息包括：针对每个所述标签类别，将所述语义特征向量和与所述标签类别对应的类别关联特征向量进行点乘计算，得到与所述标签类别对应的目标语义特征信息。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述标签类别包括意图标签类别与设备标签类别，所述目标标签包括目标意图标签与目标设备标签；根据N个所述目标标签控制目标设备执行操作包括：根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢庆喜，周炯，
申请(专利权)人：京东科技信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：