[发明专利]一种基于半监督学习的人机交互方法及装置

权利要求书

1.一种基于半监督学习的人机交互方法，其特征在于，包括：

通过半监督学习获取关系抽取模型；

获取用户语音信息；

识别所述用户语音信息，获得所述用户指定的目标实体及目标文本；

根据所述用户指定的目标文本获取所述目标文本包含的文本内容；

通过所述关系抽取模型对所述文本内容进行实体关系抽取，获得所述目标文本包含的实体对及其关系；

根据所述目标实体，结合所述文本信息包含的实体对及其关系，给予所述用户以相应的反馈。

2.根据权利要求1所述的一种基于半监督学习的人机交互方法，其特征在于，所述通过半监督学习获取关系抽取模型包括：

获取标记过实体关系的文本样本及未标记过实体关系的文本样本；

通过所述标记过实体关系的文本样本对初始模型进行训练，获得初始关系抽取模型；

通过迭代的方法，利用所述未标记过实体关系的文本样本对所述初始关系抽取模型进行训练与修正，获得最终的关系抽取模型。

3.根据权利要求1所述的一种基于半监督学习的人机交互方法，其特征在于，还包括：

根据所述文本信息包含的实体对组及其关系，构建所述目标文本的实体关系图谱。

4.根据权利要求1所述的一种基于半监督学习的人机交互方法，其特征在于，还包括：

从所述文本信息包含的实体对及其关系中获取目标实体对及对应的关系；所述目标实体对中包含所述目标实体；

根据所述目标实体对及对应的关系，构建所述目标实体的关系图谱；

将所述目标实体的关系图谱反馈给所述用户。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于半监督学习的人机交互方法，其特征在于，

所述通过关系抽取模型对所述文本内容进行实体关系抽取，获得所述目标文本包含的实体对及其关系具体包括：

根据所述目标实体，在所述目标文本的文本内容中查找与所述目标实体相关的关联语句；

将查找到的所有与所述目标实体相关的关联语句通过所述关系抽取模型进行关系抽取，获取与所述目标实体相关的关联实体及与所述关联实体对应的关系。

6.一种基于半监督学习的人机交互装置，其特征在于，包括：

半监督学习模块，用于通过半监督学习获取关系抽取模型；

语音获取模块，用于获取用户语音信息；

语音识别模块，用于识别所述用户语音信息，获得所述用户指定的目标实体及目标文本；

抽取内容获取模块，用于根据所述用户指定的目标文本获取所述目标文本包含的文本内容；

关系抽取模块，用于通过所述关系抽取模型对所述文本内容进行实体关系抽取，获得所述目标文本包含的实体对及其关系；

反馈模块，用于根据所述目标实体，结合所述文本信息包含的实体对及其关系，给予所述用户以相应的反馈。

7.根据权利要求6所述的一种基于半监督学习的人机交互装置，其特征在于，所述半监督学习模块包括：

样本获取子模块，用于获取标记过实体关系的文本样本及未标记过实体关系的文本样本；

初始训练子模块，用于通过所述标记过实体关系的文本样本对初始模型进行训练，获得初始关系抽取模型；

修正训练子模块，用于通过迭代的方法，利用所述未标记过实体关系的文本样本对所述初始关系抽取模型进行训练与修正，获得最终的关系抽取模型。

8.根据权利要求6所述的一种基于半监督学习的人机交互装置，其特征在于，还包括：

文本图谱构建模块，用于根据所述文本信息包含的实体对组及其关系，构建所述目标文本的实体关系图谱。