多轮交互并行语义理解方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107799116A(43)申请公布日2018.03.13(21)申请号201610793380.8(22)申请日2016.08.31(71)申请人科大讯飞股份有限公司地址230088安徽省合肥市高新开发区望江西路666号(72)发明人黄鑫陈志刚王智国(74)专利代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201代理人张大威(51)Int.Cl.G10L15/22(2006.01)G06F17/27(2006.01)权利要求书4页说明书18页附图3页(54)发明名称多轮交互并行语义理解方法和装置(57)摘要本申请提出一种多轮交互并行语义理解方法和装置，该多轮交互并行语义理解方法包括：接收语音数据；对所述语音数据进行切分，得到语音数据片断，以及，对所述语音数据片断进行语音识别，得到当前切分文本数据；对当前切分文本数据进行独立语义理解，得到第一语义理解结果，以及，根据用户交互的历史数据对当前切分文本数据进行语义理解，得到第二语义理解结果；选择所述第一语义理解结果或者所述第二语义理解结果，作为最终的语义理解结果。该方法能够提高语义理解结果的准确度，从而可以反馈更准确的交互结果给用户，提升用户体验。CN107799116ACN107799116A权利要求书1/4页1.一种多轮交互并行语义理解方法，其特征在于，包括：接收语音数据；对所述语音数据进行切分，得到语音数据片断，以及，对所述语音数据片断进行语音识别，得到当前切分文本数据；对当前切分文本数据进行独立语义理解，得到第一语义理解结果，以及，根据用户交互的历史数据对当前切分文本数据进行语义理解，得到第二语义理解结果；选择所述第一语义理解结果或者所述第二语义理解结果，作为最终的语义理解结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选择所述第一语义理解结果或者所述第二语义理解结果，作为最终的语义理解结果，包括：根据当前切分文本数据、当前切分文本数据的初始语义理解结果和用户交互的历史数据提取选择特征；根据所述选择特征和预先构建的语义结果选择模型，选择所述第一语义理解结果或者所述第二语义理解结果，作为最终的语义理解结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史数据包括如下项中的至少一项：上一轮交互的反馈文本数据、上一轮交互的历史语义理解结果、上一轮交互的历史切分文本数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述选择特征包括如下项中的至少一项：当前切分文本数据长度、当前切分文本数据替换上一轮交互的反馈文本数据中指代体前后的语义匹配度、当前切分文本数据的语义完整度、当前切分文本数据的初始语义理解结果所含语义槽集合与上一轮交互的历史语义理解结果所含语义槽集合的重合度、当前切分文本数据的初始语义理解结果所含语义槽取值与上一轮交互的历史语义理解结果所含语义槽取值的匹配度、当前切分文本数据的初始语义理解结果所含语义槽与上一轮交互的历史语义理解结果所含语义槽的联合度、当前切分文本数据与上一轮交互的历史切分文本数据连接后的语义完整度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对当前切分文本数据进行独立语义理解，得到第一语义理解结果，包括：对当前切分文本数据进行独立的初始语义理解，得到初始语义理解结果；直接按序选择预设个数的初始语义理解结果，作为第一语义理解结果。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对当前切分文本数据进行独立语义理解，得到第一语义理解结果，包括：对当前切分文本数据进行独立的初始语义理解，得到初始语义理解结果；对初始语义理解结果进行排序修正；按序选择预设个数的排序修正后的初始语义理解结果，作为第一语义理解结果。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对初始语义理解结果进行排序修正，包括：获取初始语义理解结果的相关数据；根据当前切分文本数据、初始语义理解结果和所述相关数据提取相关度特征；根据所述相关度特征和预先构建的排序模型，对初始语义理解结果进行排序修正。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述相关度特征包括如下项中的至少一2CN107799116A权利要求书2/4页项：初始语义理解结果与当前切分文本数据相同词数、初始语义理解结果中包含关键语义槽数、与当前切分文本数据中词相同的初始语义理解结果所含关键语义槽取值热度、当前切分文本数据包含与语义场景相关的关键词的数量。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户交互的历史数据对当前切分文本数据进行语义理解，得到第二语义理解结果，包括：对当前切分文本数据进行独立的语义理解，得到初始语义理解结果；根据所述初始语义理解结果和用户交互的历史数据，提取当前切分文本数据的语义特征；根据所述语义特征和预先构建的语义理解结果