[发明专利]智能设备的控制方法、装置、电子设备及可读存储介质在审
申请号: | 202111421665.6 | 申请日: | 2021-11-26 |
公开(公告)号: | CN114254646A | 公开(公告)日: | 2022-03-29 |
发明(设计)人: | 黄炼楷;林英展;黄世维;林堉卉 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F40/30 | 分类号: | G06F40/30;G06F16/35;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京鸿德海业知识产权代理有限公司 11412 | 代理人: | 田宏宾 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 智能 设备 控制 方法 装置 电子设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种智能设备的控制方法,包括:
对用户所提供的智能设备的语音控制信息进行语音识别处理,以获得所述智能设备的文本控制信息;
根据所述文本控制信息,获得所述智能设备所属智能场景下的设备操作特征组,所述设备操作特征组包括至少两个设备操作特征数据;
根据所述设备操作特征组,对所述智能设备进行控制。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述设备操作特征组包括设备特征数据、属性特征数据、动作特征数据和值特征数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述根据所述文本控制信息,获得所述智能设备所属智能场景下的设备操作特征组,包括:
根据所述文本控制信息,利用所述智能设备所属智能场景所对应的语义理解模型,获得所述智能设备所属智能场景下的设备操作特征组。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述语义理解模型为基于预训练模型所构建;所述语义理解模型包括设备分类网络、属性分类网络、动作分类网络和值标注网络;其中,
所述设备分类网络,用于对所述文本控制信息的所述预训练模型的向量表征进行设备特征分类处理,以获得设备特征数据;
所述属性分类网络,用于对所述文本控制信息的所述预训练模型的向量表征进行属性特征分类处理,以获得属性特征数据;
所述动作分类网络,用于对所述文本控制信息的所述预训练模型的向量表征进行动作特征分类处理,以获得动作特征数据;以及
所述值标注网络,用于对所述文本控制信息的所述预训练模型的向量表征进行值特征标注处理,以获得值特征数据。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述语义理解模型还包括融合网络,用于对所述设备分类网络所输出的设备特征数、所述属性分类网络所输出的属性特征数据、所述动作分类网络所输出的动作特征数据和所述值标注网络所输出的值特征数据进行融合处理,以验证所述设备操作特征组中各特征数据的合理性。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法,其中,所述根据所述设备操作特征组,对所述智能设备进行控制,包括:
根据所述设备操作特征组中第一设备操作特征数据,确定所述智能设备;向所述智能设备发送所述设备操作特征组中第二设备操作特征数据,以供所述智能设备根据所述第二设备操作特征数据,执行操作;或者
根据所述设备操作特征组中设备操作特征数据,控制所述智能设备执行操作。
7.一种智能设备的控制装置,包括:
语音识别单元,用于对用户所提供的智能设备的语音控制信息进行语音识别处理,以获得所述智能设备的文本控制信息;
语义理解单元,用于根据所述文本控制信息,获得所述智能设备所属智能场景下的设备操作特征组,所述设备操作特征组包括至少两个设备操作特征数据;
操作控制单元,用于根据所述设备操作特征组,对所述智能设备进行控制。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述设备操作特征组包括设备特征数据、属性特征数据、动作特征数据和值特征数据。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,所述语义理解单元,具体用于
根据所述文本控制信息,利用所述智能设备所属智能场景所对应的语义理解模型,获得所述智能设备所属智能场景下的设备操作特征组。
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