[发明专利]语句处理方法、设备和存储介质

说明书

本申请公开了语句处理方法、设备和存储介质，涉及深度学习、自然语言处理等人工智能技术领域。具体实现方案为：在对待处理语句进行处理的过程中，对待处理语句的分词序列进行依存句法分析，以得到分词序列中各分词之间的依存句法关系树图，并将依存句法关系树图以及分词序列对应的每个分词的词向量输入到预设的图神经网络中，以分词序列中各个分词的中间词向量，然后，对每个分词的中间词向量执行下游任务，以得到待处理语句的处理结果。由此，得到了包含句法信息的中间词向量，并基于包含句法信息的中间词向量进行下游任务处理，从而使得下游任务准确获取待处理语句的处理结果，提高了下游任务的处理效果。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及深度学习、自然语言处理等人工智能技术领域，尤其涉及语句处理方法、设备和存储介质。

背景技术

目前，在对语句进行自然语言处理的过程中，通常是基于语句中每个分词的词向量对自然语言处理的下游任务进行处理，然而，这种基于分词的词向量直接进行下游任务的方式所得到的处理结果不准确。

发明内容

本申请提供了一种用于语句处理方法、设备和存储介质。根据本申请的一方面，提供了一种语句处理方法，包括：获取待处理语句，并获取对所述待处理语句待执行的下游任务；对所述待处理语句进行分词，以得到所述待处理句的分词序列；对所述分词序列进行依存句法分析，以得到所述分词序列中各分词之间的依存句法关系树图；确定所述分词序列中每个分词对应的词向量；将所述依存句法关系树图以及所述每个分词对应的词向量输入到预设的图神经网络中，以得到所述分词序列中每个分词的中间词向量；对所述每个分词的中间词向量执行所述下游任务，以得到所述待处理语句的处理结果。

根据本申请的另一方面，提供了一种语句处理装置，包括：获取模块，用于获取待处理语句，并获取对所述待处理语句待执行的下游任务；分词模块，用于对所述待处理语句进行分词，以得到所述待处理句的分词序列；依存句法分析模块，用于对所述分词序列进行依存句法分析，以得到所述分词序列中各分词之间的依存句法关系树图；确定模块，用于确定所述分词序列中每个分词对应的词向量；图神经网络处理模块，用于将所述依存句法关系树图以及所述每个分词对应的词向量输入到预设的图神经网络中，以得到所述分词序列中每个分词的中间词向量；任务执行模块，用于对所述每个分词的中间词向量执行所述下游任务，以得到所述待处理语句的处理结果。

根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请的语句处理方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请实施例公开的语句处理方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请的语句处理方法。

上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：

在对待处理语句进行处理的过程中，对待处理语句的分词序列进行依存句法分析，以得到分词序列中各分词之间的依存句法关系树图，并将依存句法关系树图以及分词序列对应的每个分词的词向量输入到预设的图神经网络中，以分词序列中各个分词的中间词向量，然后，对每个分词的中间词向量执行下游任务，以得到待处理语句的处理结果。由此，得到了包含句法信息的中间词向量，并基于包含句法信息的中间词向量进行下游任务处理，从而使得下游任务准确获取待处理语句的处理结果，提高了下游任务的处理效果。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：