本发明专利技术涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于深度学习的自然语言处理方法及系统，包括步骤一，信息收集与初处理；步骤二，信息处理；步骤三，动态权重分配；步骤四，动态调整模式以及数据库匹配；步骤五，语义理解与结果呈现，本方案通过构建了包含多种方言关键词的数据库，能够在语音识别时精准识别方言词汇，并将其转换为标准语义。使系统能够有效处理不同方言，显著提高了自然语言处理系统在方言环境下的识别准确率和理解能力，极大地拓宽了自然语言处理系统的应用范围，使方言地区的用户也能顺畅地使用自然语言处理相关的产品和服务。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种基于深度学习的自然语言处理方法及系统。
技术介绍
1、在当今数字化时代，自然语言处理作为计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域，正发挥着日益重要的作用。随着互联网和数字技术的迅猛发展，自然语言处理从早期以理论驱动为主，逐步转向基于大量数据和实证方法的性能驱动模式，广泛应用于信息检索、用户界面、多语言和跨语言信息检索、人工智能和专家系统等众多领域。其发展历程涵盖了从早期基于规则的方法，到统计方法的广泛应用，再到如今深度学习和神经网络兴起的多个阶段，每一次技术变革都极大地推动了自然语言处理能力的提升。
2、然而，目前的自然语言处理技术在面对复杂的现实场景时，仍存在诸多不足。尤其是在处理方言语音方面，由于不同地区的方言在发音、词汇、语法等方面存在显著差异，使得传统的语音识别和自然语言处理方法难以准确识别和理解方言内容。这不仅限制了自然语言处理系统在多语言环境下的应用效果，也极大地影响了用户体验，无法满足日益增长的多样化语言处理需求。因此，我们提出一种基于深度学习的自然语言处理方法及系统。
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【技术保护点】
1.一种基于深度学习的自然语言处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的自然语言处理方法，其特征在于，所述步骤二信息处理中，语音特征融合时，利用注意力机制加权融合音量、语气词信息与提取的MFCC、LPCC、PLP特征，设提取的MFCC特征向量为Xmfcc，LPCC特征向量为Xlpcc，PLP特征向量为Xplp，则综合语音特征向量为Xvoice＝[Xmfcc,Xlpcc,Xplp]。
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的自然语言处理方法，其特征在于，所述步骤二信息处理中，高斯滤波去除图像中的噪声，公式为：其中(x,y)为图像像...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的自然语言处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的自然语言处理方法，其特征在于，所述步骤二信息处理中，语音特征融合时，利用注意力机制加权融合音量、语气词信息与提取的mfcc、lpcc、plp特征，设提取的mfcc特征向量为xmfcc，lpcc特征向量为xlpcc，plp特征向量为xplp，则综合语音特征向量为xvoice＝[xmfcc,xlpcc,xplp]。
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的自然语言处理方...
【专利技术属性】
技术研发人员：张雨，武雯敏，林青文，李俊玲，徐耀群，辛海涛，
申请(专利权)人：哈尔滨商业大学，
类型：发明
国别省市：
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