语义识别方法、语义识别装置、存储介质及电子设备.pdf
一只****爱敏
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语义识别方法、语义识别装置、存储介质及电子设备.pdf
本公开提供了一种语义识别方法、语义识别装置、计算机可读存储介质和电子设备,涉及自然语言处理技术领域。该语义识别方法包括:获取待识别语句,按语义模板对待识别语句进行分词处理,得到待识别词语集合和与待识别词语集合对应的第一模板词语集合;基于待识别词语集合中各词语及各词语的词语类型,确定各词语对应的评价指标值,利用各词语对应的评价指标值,计算待识别语句与语义模板的第一相似度;根据待识别词语集合中各词语的长度之和与第一模板词语集合中各词语的长度之和,计算待识别语句与语义模板的第二相似度;基于第一相似度和第二相似度
语义识别方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种语义识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法在获取待识别文本后,采用语义识别模块,对待识别文本进行语义识别处理;若语义识别模块识别出待识别文本对应的领域为目标领域、且待识别文本对应的槽位中存在至少一个槽位值与已配置的任意实体词不匹配的第一槽位,则对第一槽位的槽位值进行纠错处理;并根据第一槽位纠错后的槽位值,确定待识别文本的目标识别结果,以提高语义识别的准确率。同时该方法通过对待识别文本对应的槽位的槽位值进行纠错来提高语义识别的准确率,与现有技术中训练的纠错模型相比,降低了语义识别的成本。
文本素材的语义识别方法、装置、电子设备和可读介质.pdf
本公开提供一种文本素材的语义识别方法、装置、电子设备和可读介质,其中,文本素材的语义识别方法包括:对待处理的文本素材进行分词处理,以得到分词;按照预设的关注点与关键词之间的对应关系对分词进行匹配处理;若匹配失败,则将文本素材输入至训练好的主题识别模型,主题识别模型输出文本素材对应于各个关注点的概率;根据文本素材对应于各个关注点的概率确定文本素材的语义主题。通过本公开实施例,提高了文本素材的语义识别的可靠性、准确性和效率。
基于人工智能的语义识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及人工智能,公开一种基于人工智能的语义识别方法、装置、设备及介质,包括:接收客户端发送的语音应答数据,对语音应答数据进行语音转文本处理,得到至少两个转译文本数据,通过预设的转译评估模型对转译文本数据进行转译评分,获取转译评分最高的k个转译文本数据,作为目标数据,针对每个目标数据,从数据库中召回与目标数据关联的n个候选结果,通过孪生网络模型分析转译文本和候选结果之间的文本语义匹配度,得到相似度得分,按转译评分和相似度得分的综合评分由高到低对所有预测结果进行排列,返回评分最高的预测结果,作为目标结果,
电子设备、存储介质及基于神经网络的语义意图识别方法.pdf
本申请提供一种电子设备、存储介质及基于神经网络的语义意图识别方法,神经网络获取表示语义意图的第一位长的输入数据,将所述输入数据的第一位长扩展至目标位长,根据扩展至目标位长的输入数据进行神经网络计算识别处理,以得到用于表示语义意图的输出数据,将所述输出数据的位长缩小至第二位长后,输出最终的识别结果数据。本申请能够能够对输入、处理计算的数据进行位长的智能性调整,避免占据大量的内理和存储的空间,可以采用存储空间相对较小的计算机或处理芯片,而不再需要花费昂贵的费用购买大存储空间的计算机或处理芯片,从而有效地降低/