[发明专利]基于人工智能的检索语句语义片段获取方法、装置及终端

说明书

本发明提出一种基于人工智能的检索语句语义片段获取方法、装置及终端，其中，该方法包括：对获取的检索语句进行预处理，确定检索语句中包括的第一主体词及语义片段集；根据历史检索数据，确定语义片段集中各语义片段与第一主体词间的关联度；根据各语义片段与第一主体词间的关联度，对语义片段集进行过滤处理，确定与检索语句对应的目标语义片段集。实现了与检索语句对应的目标语义片段集的获取，由于不需要人工编辑抽取模板，节省了人力资源，有利于自动化实现，且语义片段的获取方式灵活，能自适应挖掘各种粒度的语义片段，提高了语义片段的识别效果，从而使query的检索结果可以更好的满足用户需求，改善了用户体验。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的检索语句语义片段获取方法、装置及终端。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

在检索语句(query)语义理解技术中，通常用意图和槽位的形式结构化表示query的语义信息。其中，槽位指一些语义片段；意图，指query的需求词即主体词。例如，query为“找一部不用付费的搞笑英文电影”，“电影”作为需求词表示意图，即query的主体词；“不用付费的”、“搞笑”、“英文”等语义片段用于限定主体词“电影”。

语义片段的切分边界直接影响了槽位识别结果，从而间接影响到用户对query检索结果的满意度。若语义片段的切分粒度过小，可能导致结果转义。比如，“不用付费的”被切分成“不用”和“付费的”，槽位极可能识别成“付费的”，导致结果转义。若语义片段的切分粒度过大，则可能导致槽位维度与资源维度不匹配，从而无法检索到能满足条件的结果。比如，“搞笑英文”未被切分开，而“搞笑”和“英文”在知识库资源中分属于两个维度，直接用“搞笑英文”去检索资源可能无法匹配到任何满足条件的结果。因此，如何抽取符合理想切分边界的语义片段，具有重要意义。

现有技术，通常使用人工编辑的模板进行query的语义片段挖掘。然而，上述方法，由于需要人工编辑积累，因此浪费了人力资源，不利于自动化实现，且由于模板不够灵活，只能识别固定格式的语句，这就导致了语义片段的识别效果差，query的检索结果无法满足用户的需求。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种基于人工智能的检索语句语义片段获取方法，实现了与检索语句对应的目标语义片段集的获取，由于不需要人工编辑抽取模板，节省了人力资源，有利于自动化实现，且语义片段的获取方式灵活，能自适应挖掘各种粒度的语义片段，提高了语义片段的识别效果，从而使query的检索结果可以更好的满足用户需求，改善了用户体验。

本发明的第二个目的在于提出一种基于人工智能的检索语句语义片段获取装置。

本发明的第三个目的在于提出一种终端。

本发明的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种基于人工智能的检索语句语义片段获取方法，包括：对获取的检索语句进行预处理，确定所述检索语句中包括的第一主体词及语义片段集；根据历史检索数据，确定所述语义片段集中各语义片段与所述第一主体词间的关联度；根据所述各语义片段与所述第一主体词间的关联度，对所述语义片段集进行过滤处理，确定与所述检索语句对应的目标语义片段集。