[发明专利]时间解析方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种时间解析方法，包括：获取待解析的至少一个目标问答语句；利用预先构建好的规则数据库和预先训练好的CRF模型，对所述目标问答语句进行解析，得到目标问答语句的目标解析结果，其中，解析结果包括目标问答语句中的目标时间因素。本申请提供的一种时间解析方法，通过利用规则数据库和预先训练好的CRF模型相结合对目标问答语句进行解析的方法，提高了解析结果的准确率。本申请还公开了一种时间解析装置、电子设备及存储介质。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，例如涉及一种时间解析方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，在很多人工智能问答领域的业务场景，对用户所提问的问句中的时间因素的准确识别尤为重要。相关技术主要采用机器学习、深度学习等方式进行时间因素的识别。

在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：

相关技术存在时间因素信息的识别错误率较高、识别结果不准确等缺陷。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种时间解析方法、装置、电子产品及存储介质，以解决相关技术存在时间因素信息的识别错误率较高、识别结果不准确的技术问题。

本公开实施例提供了一种时间解析方法，包括：

获取待解析的至少一个目标问答语句；

利用预先构建好的规则数据库和预先训练好的CRF模型，对所述目标问答语句进行解析，得到目标问答语句的目标解析结果，其中，解析结果包括目标问答语句中的目标时间因素。

在一些实施例中，利用预先构建好的规则数据库和预先训练好的CRF模型，对目标问答语句进行解析，得到目标问答语句的目标解析结果，包括：

在利用预先建立好的规则数据库识别出目标问答语句中的目标时间因素的情况下，根据目标时间因素确定目标解析结果；

在利用预先建立好的规则数据库未识别出目标问答语句中的目标时间因素的情况下，将目标问答语句输入到预先训练好的CRF模型，以使预先训练好的CRF模型输出时间因素的更新数据的识别结果。

在一些实施例中，还包括：

在根据识别结果确定识别到时间因素的更新数据的情况下，利用更新数据对规则数据库进行更新。

在一些实施例中，还包括：

按照标准时间格式，对目标时间因素的时间格式进行转换，得到标准时间格式的目标时间因素；

对标准时间格式的目标时间因素的进行分析处理，得到标准时间格式的目标时间因素对应的目标时间类型。

在一些实施例中，规则数据库通过以下方式进行构建：

获取包含至少一个历史时间因素的多个历史问答语句；

根据历史问答语句和历史时间因素的映射关系，构建规则数据库。

在一些实施例中，预先训练好的CRF模型通过以下方式进行训练：

获取包含历史时间因素的历史问答语句和历史解析结果；

对历史问答语句进行标注，得到标注后的问答语句；

将标注后的问答语句作为训练语料输入到初始CRF模型，以使初始CRF模型输出解析结果；