语句标签识别方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种语句标签识别方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及人工智能领域。所述方法包括：基于业务语句所属领域的领域词典，构建业务语句对应的词汇有向无环图，根据词汇有向无环图中各节点词汇的节点权重和各节点路径的路径权重，确定业务语句对应的目标切分词汇，识别目标切分词汇对应的词汇标签，作为业务语句的语句标签。采用本方法能够准确识别出业务语句中的领域词汇，且较为合理确定出业务语句中目标切分词汇，避免了因人工主观性导致识别出的语句标签不准确的问题，进一步提高了为客户进行语句标签标注的准确性。提高了为客户进行语句标签标注的准确性。提高了为客户进行语句标签标注的准确性。

【技术实现步骤摘要】
语句标签识别方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种语句标签识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能的发展，金融机构逐步通过建立客户标签体系，形成了全方位、立体化的客户洞察，并将客户标签体系应用于客户营销、产品创新、风险控制等一系列业务场景中。
[0003]但是，现有技术中，在对客户进行客户标签体系进行构建时，通常是基于人工进行客户的语句标签标注，由于人工对各业务场景所述语句标签的识别度较低，会导致对语句标签的识别不够精准的问题，进一步影响为客户进行语句标签标注的准确性。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高业务语句的语句标签的准确性的语句标签识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供了一种语句标签识别方法。所述方法包括：
[0006]基于业务语句所属领域的领域词典，构建业务语句对应的词汇有向无环图；
[0007]根据词汇有向无环图中各节点词汇的节点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种语句标签识别方法，其特征在于，所述方法包括：基于业务语句所属领域的领域词典，构建业务语句对应的词汇有向无环图；根据所述词汇有向无环图中各节点词汇的节点权重和各节点路径的路径权重，确定所述业务语句对应的目标切分词汇；识别所述目标切分词汇对应的词汇标签，作为所述业务语句的语句标签。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于业务语句所属领域的领域词典，构建业务语句对应的词汇有向无环图，包括：识别所述业务语句中包含的候选词汇；基于所述业务语句所属领域的领域词典中各领域词汇的词频，确定所述候选词汇的词频；根据所述候选词汇的词频，从所述候选词汇中确定节点词汇；根据所述节点词汇，构建业务语句对应的词汇有向无环图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选词汇的词频，从所述候选词汇中确定节点词汇，包括：针对每一候选词汇，判断该候选词汇的词频是否大于词频阈值；若大于，则将该候选词汇作为节点词汇。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述词汇有向无环图中各节点词汇的节点权重和各节点路径的路径权重，确定所述业务语句对应的目标切分词汇，包括：根据所述词汇有向无环图中各节点词汇的节点权重和各节点路径的路径权重，确定所述业务语句对应的目标分词方式；基于所述目标分词方式对所述业务语句进行切分，得到目标切分词汇。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述词汇有向无环图中各节点词汇的节点权重和各节点路径的路径权重，确定所述业务语句对应的目标分词方式，包括：根据所述词汇有向无环图中各节点词汇的出度信息，确定所述各节点词汇的节点权重，以及各节点路径的路径权重；根据所述各节点词汇的节点权重和所述各节点路径的路径权重，确定所述业务语句的各候选分词方式对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：原媛，任恺琦，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：