[发明专利]场景对话文本识别方法、装置以及终端有效
| 申请号： | 201810716111.0 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN108897723B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 曹宇慧;冯仕堃;何径舟 | 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;G06F40/289;G06F40/14;G06F16/33;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人： | 王珺;武晨燕 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种场景对话文本识别方法、装置以及终端。其中，该方法包括：将场景对话文本输入至长短记忆型递归神经网络模型中，得到对话语义连贯特征分数；将场景对话文本输入至特征抽取器中，生成对话特征参量；将对话语义连贯特征分数和对话特征参量输入至梯度提升数融合模型中，得到优质交互的概率值；如果优质交互的概率值大于优质交互阈值时，则场景对话文本是优质交互文本。有效的挖掘了场景对话文本中的语义信息，并将语义信息和其它的对话特征参量融合在一起，对场景对话文本进行识别，给多轮对话的场景对话文本打上优质或者非优质的标签。 | ||
| 搜索关键词： | 场景 对话 文本 识别 方法 装置 以及 终端 | ||
【主权项】：
1.一种场景对话文本识别方法，其特征在于，包括：将场景对话文本输入至长短记忆型递归神经网络模型中，得到对话语义连贯特征分数；将所述场景对话文本输入至特征抽取器中，生成对话特征参量；将所述对话语义连贯特征分数和所述对话特征参量输入至梯度提升数融合模型中，得到优质交互的概率值；如果所述优质交互的概率值大于优质交互阈值时，则所述场景对话文本是优质交互文本。
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