[发明专利]一种基于多种算法结合的语义理解系统

权利要求书

1.一种基于多种算法结合的语义理解系统，其特征在于，所述系统包括：语义文法算法模块和深度学习算法模块，先对句子和回答进行分词处理，分词后将近义词、相似词、相同语义的词分别跟句子中分完词后的词语进行关联，存储到数据库中，用于后面的语义文法匹配，利用bert模型进行训练，将训练后的结果存储起来，用于后面的匹配，利用语义文法算法模块和深度学习算法模块计算出对应的相似度分数，将相似度分数最高的结果作为最终匹配结果反馈给客户。

2.如权利要求1所述的一种基于多种算法结合的语义理解系统，其特征在于，所述语义文法算法模块将句子根据配置的词汇表进行分词，所述词汇表记录常用的通用词汇及专业术语。

3.如权利要求2所述的一种基于多种算法结合的语义理解系统，其特征在于，所述语义文法算法模块在词汇表的基础上进行分词，将近义词、相似词、相同语义的词分别跟句子中分完词后的词语进行关联，将常见的问题项目与对应问题的解答FAQ拆分成多个词语组成的一段语义文法录入系统，拆分后的语义文法存储到数据库中，用于匹配。

4.如权利要求1所述的一种基于多种算法结合的语义理解系统，其特征在于，所述语义文法算法模块接收到实际人机对话语句后，将问题语句进行拆分，拆分后的词语与数据库中的词语进行相似度匹配，得出匹配分数。

5.如权利要求1所述的一种基于多种算法结合的语义理解系统，其特征在于，所述深度学习算法模块通过训练，从大量经人工标注的文本数据中学习到文本中潜在的语义规律，生成一个深度学习语义模型。

6.如权利要求1所述的一种基于多种算法结合的语义理解系统，其特征在于，所述深度学习语义模型针对新录入的人机对话的语句文本进行自动意图识别。

7.如权利要求1所述的一种基于多种算法结合的语义理解系统，其特征在于，所述深度学习语义模型在意图识别后，针对识别结果计算相似度匹配分数。

8.如权利要求1所述的一种基于多种算法结合的语义理解系统，其特征在于，所述系统将语义文法算法模块计算的匹配分数与深度学习算法模块计算的匹配分数进行比较，取得相似度分数最高的算法匹配结果为最终输出结果。