一种基于语句分段的语义分析方法.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CN106970906A(43)申请公布日2017.07.21(21)申请号201610024344.5(22)申请日2016.01.14(71)申请人芋头科技（杭州）有限公司地址310000浙江省杭州市余杭区五常街道西溪艺术集合村莲公荡路10号101室(72)发明人祝铭明(74)专利代理机构上海申新律师事务所31272代理人党蕾(51)Int.Cl.G06F17/27(2006.01)G10L15/00(2013.01)权利要求书3页说明书10页附图2页(54)发明名称一种基于语句分段的语义分析方法(57)摘要本发明公开了一种基于语句分段的语义分析方法，属于语义识别技术领域。方法包括：智能设备接收语音信号并转变为可识别文本，其中添加间隔标记；采用密钥对可识别文本进行加密并上传至服务端；对可识别文本进行解密并进行预处理，将可识别文本转变为可分析内容，其中保留间隙标记；对每两个相邻的间隙标记之间的部分可分析内容进行精确语义匹配，获取匹配子结果，并进而结合获取第一匹配结果；将第一匹配结果返回至智能设备。上述技术方案的有益效果是：更有效地对使用者输入的语音指令进行语义分析和推理，得到更精确的分析结果，并且在分析过程中保证了语音数据传输的安全性，提升语音识别的私密性，从而提升使用者的使用体验。CN106970906ACN106970906A权利要求书1/3页1.一种基于语句分段的语义分析方法，适用于智能设备；其特征在于：利用语义分析模型辅助实现使用者与智能设备之间的人机交互；所述语义分析模型包括：基本子模型、句型关系子模型、通用子模型常识分析库以及语义关系子模型；所述基本子模型中包括预先定义的基本概念以及与所述基本概念对应的预先定义的扩展概念；所述通用子模型包括预先定义的通用概念、对应于所述通用概念的关联领域以及至少一个所述通用概念的关联组合；所述语义关系子模型包括与所述基本子模型、所述句型关系子模型以及所述通用子模型相关的关系以及模糊语义关系；所述语音分析方法具体包括：步骤S1，所述智能设备接收用户输入的语音信号，并利用语音识别技术将所述语音信号转变为可识别文本，所述可识别文本中包括对应使用者不同的说话间隙的多个间隙标记；步骤S2，采用预先设置的密钥对所述可识别文本进行加密，并将加密后的所述可识别文本上传至一服务端；步骤S3，在所述服务端对所述可识别文本进行解密，并对所述可识别文本的内容进行预处理，将所述可识别文本转变为可进行语义分析的可分析内容，所述可分析内容中保留所有所述间隙标记；步骤S4，利用所述语义关系子模型和所述基本子模型分别对所述可分析内容内每两个相邻的所述间隙标记之间的部分所述可分析内容进行精确语义匹配以得到对应的匹配子结果，并结合所有匹配子结果以获取第一匹配结果；步骤S5，所述服务端将所述第一匹配结果返回至所述智能设备，以控制所述智能设备执行所述第一匹配结果中包含的指令，或者向使用者提示所述第一匹配结果。2.如权利要求1所述的语义分析方法，其特征在于，所述步骤S4中，如果未获得所述第一匹配结果，则利用所述语义关系子模型、所述句型关系子模型以及所述基本子模型分别对所述可分析内容内每两个相邻的所述间隙标记之间的部分所述可分析内容进行关系语义匹配以得到对应的匹配子结果，并结合所有匹配子结果以获取第二匹配结果；则所述步骤S5中，所述服务端将所述第二匹配结果返回至所述智能设备，以控制所述智能设备执行所述第二匹配结果中包含的指令，或者向使用者提示所述第二匹配结果。3.如权利要求2所述的语义分析方法，其特征在于，所述步骤S4中，如果未获得所述第二匹配结果，则：利用所述语义关系子模型中的模糊语义关系、所述句型关系子模型以及所述基本子模型分别对所述可分析内容内每两个相邻的所述间隙标记之间的部分所述可分析内容进行模糊语义匹配以得到对应的匹配子结果，并结合所有匹配子结果以获得第三匹配结果；或者利用所述语义关系子模型和所述通用子模型常识分析库分别对所述可分析内容内每两个相邻的所述间隙标记之间的部分所述可分析内容进行模糊关系匹配以得到对应的匹配子结果，并结合所有匹配子结果以获得所述第三匹配结果；2CN106970906A权利要求书2/3页则所述步骤S5中，所述服务端将所述第三匹配结果返回至所述智能设备，以控制所述智能设备执行所述第三匹配结果中包含的指令，或者向使用者提示所述第三匹配结果。4.如权利要求1所述的语义分析方法，其特征在于：所述语义关系子模型包括所述基本概念与所述扩展概念之间的对应关系。5.如权利要求4所述的语义分析方法，其特征在于：所述步骤S4中，获取关联于所述第一匹配结果的匹配子结果的步骤具体包括：根据所述语义关系子模型中的与所述基本子模型中的基本概念相关