[发明专利]一种问题意图识别方法、装置、存储介质及电子设备在审

专利信息
申请号: 202011102362.3 申请日: 2020-10-15
公开(公告)号: CN112148862A 公开(公告)日: 2020-12-29
发明(设计)人: 曹雨;方蒙 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F16/332 分类号: G06F16/332;G06F16/35;G06F40/295
代理公司: 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 代理人: 王兆林
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 问题 意图 识别 方法 装置 存储 介质 电子设备
【权利要求书】:

1.一种问题意图识别方法,其特征在于,所述方法包括:

获取待识别的问答数据,所述问答数据包括一个包含问题和答案的问答对、以及所述问答对在所属文章中的上下文文本;

在所述上下文文本中确定与所述答案相同的文本片段,并分别获取所述文本片段和所述答案的文本处理结果,所述文本处理结果包括词性标注结果和实体标注结果;

根据所述文本片段的词性标注结果修正所述答案的词性标注结果,以及根据所述文本片段的实体标注结果修正所述答案的实体标注结果;

至少基于所述答案修正后的词性标注结果和修正后的实体标注结果,对所述问题进行意图分类。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述文本片段的词性标注结果修正所述答案的词性标注结果,包括:

统计所述文本片段的词性标注结果的分布概率;

将分布概率最高的一个词性标注结果作为所述答案的词性标注结果。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述文本片段的实体标注结果修正所述答案的实体标注结果,包括:

获取所述文本片段的实体标注结果中第一实体的实体标签、以及所述答案的实体标注结果中第二实体的实体标签;

对所述第一实体和所述第二实体进行合并去重,得到第三实体;

根据所述第三实体在所述文本片段的实体标注结果、以及所述答案的实体标注结果中的实体标签中的至少一个,确定所述第三实体的目标实体标签,所述第三实体的目标实体标签属于所述答案修正后的实体标注结果。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述第三实体在所述文本片段的实体标注结果、以及所述答案的实体标注结果中的实体标签中的至少一个,确定所述第三实体的目标实体标签,包括:

如果所述第三实体在所述文本片段的实体标注结果中的实体标签为多种,则将所述第三实体的多种实体标签中出现频次最高的一种实体标签作为所述第三实体的目标实体标签。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述至少基于所述答案修正后的词性标注结果和修正后的实体标注结果,对所述问题进行意图分类,包括:

如果所述答案修正后的实体标注结果中包含多个实体、且所述多个实体在所述答案修正后的实体标注结果中的实体标签属于同一种,识别所述答案修正后的词性标注结果中除所述多个实体外的其他词组的词性;

如果所述其他词组的词性均为连词,则根据所述多个实体在所述答案修正后的实体标注结果中的同一种实体标签确定所述问题的意图。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述至少基于所述答案修正后的词性标注结果和修正后的实体标注结果,对所述问题进行意图分类,还包括:

如果所述其他词组的词性不均为连接词,对所述问题匹配预设的问题文本模式,以根据相匹配的目标问题文本模式确定所述问题的意图。

7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述述至少基于所述答案修正后的词性标注结果和修正后的实体标注结果,对所述问题进行意图分类,还包括:

对所述问题匹配预设的字符串模式,以根据相匹配的目标字符串模式确定所述问题的意图。

8.一种问题意图识别装置,其特征在于,所述装置包括:

数据获取模块,用于获取待识别的问答数据,所述问答数据包括一个包含问题和答案的问答对、以及所述问答对在所属文章中的上下文文本;

文本处理模块,用于在所述上下文文本中确定与所述答案相同的文本片段,并分别获取所述文本片段和所述答案的文本处理结果,所述文本处理结果包括词性标注结果和实体标注结果;

标注修正模块,用于根据所述文本片段的词性标注结果修正所述答案的词性标注结果,以及根据所述文本片段的实体标注结果修正所述答案的实体标注结果;

意图分类模块,用于至少基于所述答案修正后的词性标注结果和修正后的实体标注结果,对所述问题进行意图分类。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011102362.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top