【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能座舱，尤其涉及一种基于语义依存分析的车辆控制方法、装置、介质及产品。
技术介绍
1、当前意图识别和槽位抽取任务在智能座舱语音助手上应用广泛，极大的方便了用户。但是座舱语音助手只能处理简单指令。当用户表达多个意图指令时，通常座舱语音助手只能执行一个意图指令，更甚至一个意图指令也无法执行，这无法做到无障碍人机交互。例如“帮我打开空调和车灯”，当前座舱语音助手可能只能识别到“打开空调”和“打开车灯”中的一个，无法识别到两个意图。再例如，“打开左边的车窗，还是开右边的吧”这种部分省略意图的话语，当前座舱语音助手可能错误的“打开左边的车窗”，而没有只对右边的车窗打开。
2、针对多意图场景，当前流行的基于深度学习的方案将常见的多意图放到一个类别中，该类别含有相对应的多意图。但这样做需要构造很多的多意图类别，并且当场景改变后，需要重新构造多意图的数据。
技术实现思路
1、针对上述技术问题，本专利技术提供了一种基于语义依存分析的车辆控制方法、装置、介质及产品，可以在各种场景中...
【技术保护点】
1.一种基于语义依存分析的车辆控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于语义依存分析的车辆控制方法，其特征在于，所述将所述环结构切分为无环结构，包括：
3.根据权利要求2所述的基于语义依存分析的车辆控制方法，其特征在于，所述筛选出欧式距离最大的两节点之间的边为最长边，并切除所述最长边，包括：
4.根据权利要求1所述的基于语义依存分析的车辆控制方法，其特征在于，所述对所述最小语义单元中的特殊句式进行融合，包括：
5.根据权利要求1所述的基于语义依存分析的车辆控制方法，其特征在于，所述语义团至少包括相邻的第一...
【技术特征摘要】
1.一种基于语义依存分析的车辆控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于语义依存分析的车辆控制方法，其特征在于，所述将所述环结构切分为无环结构，包括：
3.根据权利要求2所述的基于语义依存分析的车辆控制方法，其特征在于，所述筛选出欧式距离最大的两节点之间的边为最长边，并切除所述最长边，包括：
4.根据权利要求1所述的基于语义依存分析的车辆控制方法，其特征在于，所述对所述最小语义单元中的特殊句式进行融合，包括：
5.根据权利要求1所述的基于语义依存分析的车辆控制方法，其特征在于，所述语义团至少包括相邻的第一语义团和第二语义团；
6.根据权利要求5所述的基于语义依存分析的车辆控制方法，其特征在于，所述对所述语义团按预设的打分规则进行打分得到分数值，还包括：
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