[发明专利]语义识别方法、装置、存储介质及电子设备有效

专利信息
申请号: 201710854382.8 申请日: 2017-09-20
公开(公告)号: CN107644642B 公开(公告)日: 2021-01-15
发明(设计)人: 梁昆 申请(专利权)人: OPPO广东移动通信有限公司
主分类号: G10L15/22 分类号: G10L15/22;G10L15/18;G06F40/289;G06F40/30
代理公司: 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人: 孟金喆
地址: 523860 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 语义 识别 方法 装置 存储 介质 电子设备
【说明书】:

本申请实施例公开了一种语义识别方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括获取语音数据及场景模式;将所述语音数据及场景模式输入预先构建的识别模型进行语义识别;获取所述识别模型输出的与所述场景模式对应的语义识别结果,执行所述语义识别结果对应的操作。采用上述技术方案,使识别模型具有在不同场景模式下准确“听懂”用户的语音的真实含义的能力,避免发生因不能准确理解自然语言对应的含义而导致语义识别的准确率较低的问题发生,可以实现准确、快速地确定在不同场景下用户输入的语音数据对应的语义。

技术领域

本申请实施例涉及自然语言处理技术,尤其涉及一种语义识别方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着应用于电子设备的科学技术的迅猛发展,电子设备已经拥有了强大的处理能力,可以实现在一定程度上像人类一样理解自然语言。

然而,由于用户在输入语音数据时表述可能缺乏规范性,且同一意思可能采用不同的表达方式等原因,均对电子设备理解自然语言造成障碍,从而,导致语义识别的准确率往往不高。

发明内容

本申请实施例提供一种语义识别方法、装置、存储介质及电子设备,可以提高语义识别的准确率。

第一方面,本申请实施例提供了一种语义识别方法,包括:

获取语音数据及场景模式;

将所述语音数据及场景模式输入预先构建的识别模型进行语义识别,其中,所述识别模型由不同场景模式下的标准语音数据样本训练得到;

获取所述识别模型输出的与所述场景模式对应的语义识别结果,执行所述语义识别结果对应的操作,其中,所述语义识别结果包括所述语音数据对应的文本中的关键词。

第二方面,本申请实施例还提供了一种语义识别装置,该装置包括:

语音获取模块,用于获取语音数据及场景模式;

语义识别模块,用于将所述语音数据及场景模式输入预先构建的识别模型进行语义识别,其中,所述识别模型由不同场景模式下的标准语音数据样本训练得到;

识别结果执行模块,用于获取所述识别模型输出的与所述场景模式对应的语义识别结果,执行所述语义识别结果对应的操作,其中,所述语义识别结果包括所述语音数据对应的文本中的关键词。

第三方面,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所述的语义识别方法。

第四方面,本申请实施例还提供了一种电子设备,包括用于采集语音数据的语音采集器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的语义识别方法。

本申请实施例提供一种语义识别方案,通过获取语音数据及场景模式;将所述语音数据及场景模式输入预先构建的识别模型进行语义识别;获取所述识别模型输出的与所述场景模式对应的语义识别结果,执行所述语义识别结果对应的操作,提高机器在不同场景下理解用户输入的语音的真实含义的能力。采用上述技术方案,通过在识别模型的训练过程中考虑场景模式因素,使识别模型具有在不同场景模式下准确“听懂”用户的语音的真实含义的能力,避免发生因不能准确理解自然语言对应的含义而导致语义识别的准确率较低的问题发生,可以实现准确、快速的确定在不同场景下用户输入的语音数据对应的语义。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种语义识别方法的流程图;

图2是本申请实施例提供的一种长短期记忆网络中神经元的结构示意图;

图3是本申请实施例提供的另一种语义识别方法的流程图;

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