[发明专利]一种语义模型优化方法、装置及智能设备、存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种语义模型优化方法、装置及智能设备，其中，所述方法包括：获取用于训练第一模型的第一语句和第二语句；采用第二模型对所述第一语句和第二语句进行编码，得到第一编码结果；采用为第一模型配置的编码规则对所述第一语句和第二语句进行编码，得到第二编码结果；根据第一模型对所述第一编码结果和第二编码结果进行相似度训练处理，并根据训练处理结果对所述第一模型进行优化。采用本发明实施例，能够显著地提高领域语义模型的语义匹配能力，可以在一定程度上减小训练语句的获取量，使得对领域语义模型的优化速度更快。

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种语义模型优化方法、装置及智能设备、存储介质。

背景技术

在基于检索式的对话机器人、或者搜索引擎等场景中，语义匹配是核心技术，构建的语义模型的性能直接影响对话机器人、搜索引擎的性能。

在构建语义模型时，可以针对不同领域来构建得到不同的模型。例如，可以构建得到电子商务领域、通信服务领域等领域下的领域语义模型，其中，基于电子商务领域的领域语义模型，能够实现电子商务方面的对话机器人，能够自动实现一些与客户之间的例如分析客户的语句进行价格回复、产品介绍等功能。

也可以根据需要构建通用语义模型，通用语义模型能够根据需要涵盖多个领域，例如，基于通用语义模型，能够同时实现电子商务、通讯服务等领域的对话机器人。

通用语义模型可以处理各个领域的语义匹配相似度计算，存在语义匹配覆盖面广、语义匹配难度大、语义匹配精度不高等因数。领域语义模型则需要处理指定领域相关语句之间的相似度计算，其具有针对性强等特点。

如何对语义匹配相关的语义模型进行优化成为研究的热点问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种语义模型优化方法、装置及智能设备，可较好地对语义分析的相关模型进行优化。

一方面，本发明实施例提供了一种语义模型优化方法，包括：

获取训练语句，所述训练语句用于对待优化的第一模型进行优化训练，所述训练语句包括第一语句和第二语句，所述第一模型是用于识别语句之间相似度的模型；

采用所述第一模型对所述第一语句进行编码得到第一语句向量，并采用所述第一模型对所述第二语句进行编码得到第二语句向量；

采用第二模型对所述第一语句进行编码得到第三语句向量，并采用第二模型对所述第二语句进行编码得到第四语句向量，所述第二模型中包括的用于对语句进行编码的编码规则为已经优化后的规则；

根据所述第一语句向量和所述第三语句向量组合得到第一组合语句向量，并根据所述第二语句向量和所述第四语句向量组合得到第二组合语句向量；

计算所述第一组合语句和第二组合语句向量之间的相似度，并根据计算得到的相似度和为所述第一语句和第二语句配置的相似描述信息对所述第一模型进行优化处理。

另一方面，本发明实施例提供了一种语义模型优化装置，包括：

获取模块，用于获取训练语句，所述训练语句用于对待优化的第一模型进行优化训练，所述训练语句包括第一语句和第二语句，所述第一模型是用于识别语句之间相似度的模型；

处理模块，用于采用所述第一模型对所述第一语句进行编码得到第一语句向量，并采用所述第一模型对所述第二语句进行编码得到第二语句向量；采用第二模型对所述第一语句进行编码得到第三语句向量，并采用第二模型对所述第二语句进行编码得到第四语句向量；所述第二模型中包括的用于对语句进行编码的编码规则为已经优化后的规则；

组合模块，用于根据所述第一语句向量和所述第三语句向量组合得到第一组合语句向量；并根据所述第二语句向量和所述第四语句向量组合得到第二组合语句向量；