一种语义分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种语义分析方法，该方法包括：获取待分析的请求信息；对请求信息进行分析，得到请求信息的场景类型以及语义关键信息；若语义关键信息与所述场景类型对应的槽位组完全匹配，则根据请求信息的语义关键信息确定请求信息的语义信息。可见，本申请可通过对请求信息进行分析，获取到请求信息中更深层次、更全面的语义关键信息，以及将语义关键信息与所述场景类型对应的槽位组进行匹配，以进一步筛选出能够用于准确识别用户意图的语义关键信息，这样便可根据所述请求信息的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息，即确定出用户真实意图，从而可实现有效地分析出用户的请求信息的真正语义，提高识别用户意图的准确性，进而提高用户体验。进而提高用户体验。进而提高用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种语义分析方法及装置


[0001]本专利技术涉及自然语言处理
，尤其涉及一种语义分析方法及装置。

技术介绍

[0002]随着人工智能的发展，被誉为“人工智能皇冠上的明珠”的自然语言技术也不断获得突破。在自然语言处理领域中，对话解析有着丰富的使用场景，如个人助理(语音助手)、智能客服、问答系统甚至搜索引擎等。目前，智能机器人和智能对话系统的对话应用一般体现在完成系统设置、简单的问答聊天等，并且目前的对话解析(即语义分析)技术主要基于深度学习算法进行处理，但由于现有深度学习模型关注点较为专一，即一模型一用，兼顾性不足，且现有的多轮对话系统对文本内容关键信息的发掘停留在较浅的层次，导致无法有效地分析出用户对话的真正语义，即无法准确识别用户意图，进而无法准确有效地进行用户意图回复，降低了用户体验。故此，目前亟需一种新的语义分析方案。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种语义分析方法及装置，以实现有效地分析出用户的请求信息的真正语义，提高识别用户意图的准确性，进而提高用户体验。
[0004]第一方面，本专利技术提供了一种语义分析方法，所述方法包括：
[0005]获取待分析的请求信息；
[0006]对所述请求信息进行分析，得到所述请求信息的场景类型以及语义关键信息；
[0007]若所述语义关键信息与所述场景类型对应的槽位组完全匹配，则根据所述请求信息的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息。
[0008]可选的，所述对所述请求信息进行分析，得到所述请求信息的场景类型以及语义关键信息，包括：
[0009]对所述请求信息进行正则表达式解析，得到所述请求信息的语义关键信息；
[0010]若所述语义关键信息包括领域信息和意图信息，根据所述领域信息和所述意图信息，确定所述请求信息的场景类型。
[0011]可选的，所述场景类型对应的槽位组包括若干个槽位；所述请求信息的语义关键信息还包括实体信息；所述若所述语义关键信息与所述场景类型对应的槽位组完全匹配，则根据所述请求信息的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息，包括：
[0012]若所述语义关键信息中的实体信息与所述场景类型对应的槽位组中的所有槽位相匹配，则根据所述请求信息的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息。
[0013]可选的，所述方法还包括：
[0014]若对所述请求信息不能进行正则表达式解析、所述请求信息的语义关键信息不包括领域信息和意图信息或者所述场景类型对应的槽位组存在未匹配的槽位；则将所述请求信息输入已训练的语义关键信息识别模型，得到所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息；
[0015]若所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息与所述请求信息的场景类型对应的槽位组完全匹配，则根据所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息。
[0016]可选的，所述方法还包括：
[0017]若所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息与所述场景类型对应的槽位组未完全匹配，则确定所述场景类型对应的槽位组中未匹配的槽位；
[0018]根据所述槽位组中未匹配的槽位，生成追加询问指令；
[0019]根据所述追加询问指令对应的用户反馈请求，确定所述用户反馈请求的语义关键信息；
[0020]若所述请求信息的语义关键信息、所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息和所述用户反馈请求的语义关键信息，与所述场景类型对应的槽位组完全匹配，则根据所述请求信息的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息；
[0021]若所述请求信息的语义关键信息、所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息和所述用户反馈请求的语义关键信息，与所述场景类型对应的槽位组未完全匹配，则继续执行所述确定所述场景类型对应的槽位组中未匹配的槽位，直至根据所述请求信息的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息。
[0022]可选的，所述根据所述槽位组中未匹配的槽位，生成追加询问指令，包括：
[0023]根据所述槽位组中未匹配的槽位对应的槽位类型，生成追加询问指令。
[0024]可选的，所述方法还包括：
[0025]根据所述请求信息的语义信息，执行所述语义信息对应的业务和/或生成所述语义信息的应答信息。
[0026]第二方面，本专利技术提供了一种语义分析装置，所述装置包括：
[0027]获取单元，用于获取待分析的请求信息；
[0028]分析单元，用于对所述请求信息进行分析，得到所述请求信息的场景类型以及语义关键信息；
[0029]确定单元，用于若所述语义关键信息与所述场景类型对应的槽位组完全匹配，则根据所述请求信息的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息。
[0030]可选的，所述分析单元，具体用于：
[0031]对所述请求信息进行正则表达式解析，得到所述请求信息的语义关键信息；
[0032]若所述语义关键信息包括领域信息和意图信息，根据所述领域信息和所述意图信息，确定所述请求信息的场景类型。
[0033]可选的，所述场景类型对应的槽位组包括若干个槽位；所述请求信息的语义关键信息还包括实体信息；所述确定单元，具体用于：
[0034]若所述语义关键信息中的实体信息与所述场景类型对应的槽位组中的所有槽位相匹配，则根据所述请求信息的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息。
[0035]可选的，所述确定单元，还具体用于：
[0036]若对所述请求信息不能进行正则表达式解析、所述请求信息的语义关键信息不包括领域信息和意图信息或者所述场景类型对应的槽位组存在未匹配的槽位；则将所述请求信息输入已训练的语义关键信息识别模型，得到所述语义关键信息识别模型输出的语义关
键信息；
[0037]若所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息与所述请求信息的场景类型对应的槽位组完全匹配，则根据所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息。
[0038]可选的，所述确定单元，还具体用于：
[0039]若所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息与所述场景类型对应的槽位组未完全匹配，则确定所述场景类型对应的槽位组中未匹配的槽位；
[0040]根据所述槽位组中未匹配的槽位，生成追加询问指令；
[0041]根据所述追加询问指令对应的用户反馈请求，确定所述用户反馈请求的语义关键信息；
[0042]若所述请求信息的语义关键信息、所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息和所述用户反馈请求的语义关键信息，与所述场景类型对应的槽位组完全匹配，则根据所述请求信息的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息；
[0043]若所述请求信息的语义关键信息、所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息和所述用户反馈请求的语义关键信息，与所述场景类型对应的槽位组未完全匹配，则继续执行所述确定所述场景类型对应的槽位组中未匹配的槽位，直至根据所述请求信息的语本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种语义分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分析的请求信息；对所述请求信息进行分析，得到所述请求信息的场景类型以及语义关键信息；若所述语义关键信息与所述场景类型对应的槽位组完全匹配，则根据所述请求信息的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述请求信息进行分析，得到所述请求信息的场景类型以及语义关键信息，包括：对所述请求信息进行正则表达式解析，得到所述请求信息的语义关键信息；若所述语义关键信息包括领域信息和意图信息，根据所述领域信息和所述意图信息，确定所述请求信息的场景类型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述场景类型对应的槽位组包括若干个槽位；所述请求信息的语义关键信息还包括实体信息；所述若所述语义关键信息与所述场景类型对应的槽位组完全匹配，则根据所述请求信息的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息，包括：若所述语义关键信息中的实体信息与所述场景类型对应的槽位组中的所有槽位相匹配，则根据所述请求信息的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若对所述请求信息不能进行正则表达式解析、所述请求信息的语义关键信息不包括领域信息和意图信息或者所述场景类型对应的槽位组存在未匹配的槽位；则将所述请求信息输入已训练的语义关键信息识别模型，得到所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息；若所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息与所述请求信息的场景类型对应的槽位组完全匹配，则根据所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息确定所述请求信息的语义信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述语义关键信息识别模型输出的语义关键信息与所述场景类型对应的槽位组未完全匹配，则确定所述场景类型对应的槽位...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙瑜博，肖红正，刘昊松，李妙姝，陈璐菲，
申请(专利权)人：中国电子系统技术有限公司，
类型：发明
国别省市：