[发明专利]语义理解方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种语义理解方法，其特征在于，包括：

确定待理解文本，以及所述待理解文本的关键信息；

基于所述关键信息，以及预设知识图谱，确定若干条候选语义路径；

将所述待理解文本以及每一候选语义路径输入至路径相关度模型，得到所述路径相关度模型输出的所述待理解文本与每一候选语义路径的相关度；其中，所述路径相关度模型是基于样本文本、所述样本文本的样本候选语义路径，以及每一样本候选语义路径的相关标记训练得到的；

基于所述待理解文本与每一候选语义路径的相关度，确定所述待理解文本的文本语义路径。

2.根据权利要求1所述的语义理解方法，其特征在于，所述基于所述关键信息，以及预设知识图谱，确定若干条候选语义路径，具体包括：

确定所述关键信息在所述预设知识图谱中对应的每一关联节点；

确定包含每一关联节点的最小生成子树，作为知识子树；

基于所述知识子树，确定若干条候选语义路径。

3.根据权利要求2所述的语义理解方法，其特征在于，所述基于所述知识子树，确定若干条候选语义路径，具体包括：

将所述知识子树中任一叶子节点，与距离所述任一叶子节点最近的起始节点之间的路径作为所述候选语义路径；其中，所述起始节点为所述知识子树的根节点或节点间关系为操作类型的父节点。

4.根据权利要求1所述的语义理解方法，其特征在于，所述将所述待理解文本以及每一候选语义路径输入至路径相关度模型，得到所述路径相关度模型输出的所述待理解文本与每一候选语义路径的相关度，具体包括：

将所述待理解文本与任一候选语义路径输入至所述路径相关度模型的编码层，得到所述编码层输出的文本表示特征，以及路径表示特征；

将所述文本表示特征和所述路径表示特征输入至所述路径相关度模型的注意力交互层，得到所述注意力交互层输出的文本注意力表示，以及路径注意力表示；

将所述文本注意力表示和所述路径注意力表示输入至所述路径相关度模型的输出层，得到所述输出层输出的所述待理解文本与所述任一候选语义路径的相关度。

5.根据权利要求4所述的语义理解方法，其特征在于，所述将所述文本表示特征和所述路径表示特征输入至所述路径相关度模型的注意力交互层，得到所述注意力交互层输出的文本注意力表示，以及路径注意力表示，具体包括：

对所述文本表示特征和所述路径表示特征进行注意力交互，得到文本相关度特征和路径相关度特征；

基于所述文本表示特征与所述文本相关度特征，确定所述文本注意力表示；

基于所述路径表示特征与所述路径相关度特征，确定所述路径注意力表示。

6.根据权利要求5所述的语义理解方法，其特征在于，所述基于所述文本表示特征与所述文本相关度特征，确定所述文本注意力表示，具体包括：

基于所述文本表示特征、所述文本相关度特征，以及所述文本表示特征与所述文本相关度特征的差和/或积，确定所述文本注意力表示；

所述基于所述路径表示特征与所述路径相关度特征，确定所述路径注意力表示，具体包括：

基于所述路径表示特征、所述路径相关度特征，以及所述路径表示特征与所述路径相关度特征的差和/或积，确定所述路径注意力表示。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的语义理解方法，其特征在于，所述路径相关度模型训练的损失函数是基于正样本相关度和负样本相关度的差确定的；

其中，所述正样本相关度为所述样本文本与所述样本候选语义路径中的正样本语义路径的相关度，所述负样本相关度为所述样本文本与所述样本候选语义路径中的负样本语义路径的相关度。