【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及计算机，尤其涉及一种输出语句的识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，在语音对话领域中，可以基于预先训练的对话模型实现智能应答。具体的，可以通过对话模型对输入语(即对用户发出的语音进行音频转换得到的语句)进行语义识别，并根据识别结果播报对应的应答语。
2、现有技术中，某些应用场景对于应答性能的要求较高(比如，要求低延时、低成本、以及高并发等)，所以在这些应用场景中一般采用小规模对话模型实现智能应答。另外，由于小规模对话模型的应答准确率较低，所以目前需要人工定期对小规模对话模型输出的应答语进行巡检，以确定小规模对话模型输出的应答语是否准确，从而根据巡检结果对小规模对话模型进行优化。
3、然而，在实现本专利技术过程中，发现现有技术中至少存在如下问题：由人工对小规模对话模型输出的应答语进行巡检，不仅巡检效率低，且确定出的巡检结果的准确率也低。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种输出语句的识别方法、装置、设备及存储介质，可以提高对...
【技术保护点】
1.一种输出语句的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的输出语句的识别方法，其特征在于，所述将所述目标样本对话信息组输入预先训练的第二对话模型，通过所述第二对话模型确定所述样本输入语句的预测语义特征，并根据所述样本语义特征与所述预测语义特征的匹配度，确定针对所述样本输出语句的准确性识别结果，包括：
3.根据权利要求2所述的输出语句的识别方法，其特征在于，所述基于所述目标样本对话信息组对应的对话节点，从各候选特征提取任务中确定与所述目标样本对话信息组对应的目标特征提取任务，包括：
4.根据权利要求3所述的输出语句的识别...
【技术特征摘要】
1.一种输出语句的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的输出语句的识别方法，其特征在于，所述将所述目标样本对话信息组输入预先训练的第二对话模型，通过所述第二对话模型确定所述样本输入语句的预测语义特征，并根据所述样本语义特征与所述预测语义特征的匹配度，确定针对所述样本输出语句的准确性识别结果，包括：
3.根据权利要求2所述的输出语句的识别方法，其特征在于，所述基于所述目标样本对话信息组对应的对话节点，从各候选特征提取任务中确定与所述目标样本对话信息组对应的目标特征提取任务，包括：
4.根据权利要求3所述的输出语句的识别方法，其特征在于，所述在预设对应关系列表中查找与所述目标样本对话信息组对应的特征提取任务之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的输出语句的识别方法，其特征在于，所述各候选特征提取任务包括实体识别任务、意图分类任务、以及应答合理性识别任务中的至少一种；所述实体识别任务，用于对实体识别属性的语义特征进行提取；所述意图分类任务，用于对意图分类属性的语义特征进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：姬宁，李博，
申请(专利权)人：京东城市北京数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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