语句处理方法、装置、设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种语句处理方法、装置、设备及计算机存储介质。其中，所述方法包括：获取待处理语句；根据预设规则对待处理语句进行拆分，得到待处理语句的组成元素；根据组成元素的语义信息对组成元素进行标注，得到标签信息；根据标签信息，生成初始处理语句；从预设语句库中查找与初始处理语句相匹配的目标语句。根据本申请实施例的语句处理方法，由于初始处理语句的句子长度往往比待处理语句的句子长度短，所以能够较为容易地在预设语句库中查找到与初始处理语句匹配度最高的目标语句，且查找到的目标语句即为与待处理语句相匹配的语句。因此，本申请实施例提高了查找目标语句的概率，改善了应答效果。改善了应答效果。改善了应答效果。

【技术实现步骤摘要】
语句处理方法、装置、设备及计算机存储介质


[0001]本申请属于人工智能
，尤其涉及一种语句处理方法、装置、设备、计算机存储介质及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着人工智能的发展，很多行业都得到了智能化的发展。目前，人工智能被广泛应用于各个领域中。例如，在智能机器人领域中，会有预设语句库和预设应答语句库。通常情况下，在接收到用户语句之后，智能机器人会在预设语句库中查找与用户语句匹配度最高的目标语句，再根据目标语句从预设应答语句库中查找与该目标语句相对应的目标应答语句。
[0003]但是当用户语句过于复杂时，由于存在过多的干扰项，导致智能机器人查找到与用户语句匹配度最高的目标语句的概率较低，进而导致应答效果往往不能尽如人意。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种语句处理方法、装置、设备、计算机存储介质及计算机程序产品，能够提高查找目标语句的概率，进而改善应答效果。
[0005]一方面，本申请实施例提供了一种语句处理方法，该方法包括：获取待处理语句；根据预设规则对待处理语句进行拆分，得到待处理语句的组成元素；根据组成元素的语义信息对组成元素进行标注，得到标签信息；根据标签信息，生成初始处理语句；从预设语句库中查找与初始处理语句相匹配的目标语句。
[0006]在一种可能的实现方式中，根据组成元素的语义信息对所述组成元素进行标注，得到标签信息，包括：根据组成元素的语义信息对所述组成元素进行分类，得到元素类别；根据元素类别以及预设标签，对所述组成元素进行标注，得到标签信息。
[0007]在一种可能的实现方式中，根据元素类别以及预设标签，对待处理语句的组成元素进行标注，得到标签信息，包括：针对元素类别中的任意一个元素类别，在存在至少两个不同的组成元素时，根据至少两个不同的组成元素的语义信息，对至少两个不同的组成元素进行标注，得到至少两个不同的组成元素的元素标签；汇总不同元素类别的元素标签，得到待处理语句的标签信息。
[0008]在一种可能的实现方式中，根据标签信息，生成初始处理语句，包括：根据自然语言处理中的文本生成算法对所述标签信息进行重新组合，得到初始处理语句。
[0009]在一种可能的实现方式中，在从预设语句库中查找与初始处理语句相匹配的目标语句之后，还包括：从预设应答库中查找与目标语句相对应的目标应答语句；根据目标应答语句对待处理语句进行应答。
[0010]在一种可能的实现方式中，从预设语句库中查找与初始处理语句相匹配的目标语句，包括：计算初始处理语句与预设语句库中的预设语句的相似度；将相似度大于预设阈值的预设语句确定为目标语句。
[0011]另一方面，本申请实施例提供了一种语句处理装置，该装置包括：获取模块，用于获取待处理语句；拆分模块，用于根据预设规则对待处理语句进行拆分，得到待处理语句的组成元素；标注模块，用于根据组成元素的语义信息对组成元素进行标注，得到标签信息；生成模块，用于根据标签信息，生成初始处理语句；第一查找模块，用于在生成初始处理语句之后，从预设语句库中查找与初始处理语句相匹配的目标语句。
[0012]再一方面，本申请实施例提供了一种语句处理设备，该设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器，其中，处理器执行计算机程序指令时实现如上述第一方面中任一种可能的实现方式中的方法。
[0013]再一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如上述第一方面中任一种可能的实现方式中的方法。
[0014]再一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备执行如上述第一方面中任一种可能的实现方式中的方法。
[0015]本申请实施例的语句处理方法、装置、设备、计算机存储介质及计算机程序产品，通过拆分待处理语句，得到了待处理语句的组成元素；再通过对待处理语句的组成元素进行标注，得到了标签信息；接着能够根据标签信息，生成初始处理语句；最后能够在预设语句库中查找到与初始处理语句匹配度最高的目标语句。所以，本申请实施例能够对待处理语句进行拆分和标注，得到标签信息，然后对标签信息进行重新组合，得到初始处理语句。由于标签相较于原来的组成元素长度较短，所以初始处理语句的句子长度比待处理语句的句子长度短，进而能够较为容易地在预设语句库中查找到与初始处理语句的语义匹配度最高的目标语句。因此，本申请实施例提高了查找目标语句的概率，进而改善了应答效果。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1是本申请实施例提供的一种语句处理方法的流程示意图；
[0018]图2是本申请实施例提供的另一种语句处理方法的流程示意图；
[0019]图3是本申请实施例提供的一种语句处理装置的流程示意图；
[0020]图4是本申请实施例提供的一种语句处理设备的流程示意图。
具体实施方式
[0021]下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。
[0022]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实
体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0023]如
技术介绍
部分所述，当用户语句过于复杂，智能机器人不能很好地匹配预设语句时，现有技术中的智能机器人可能会应答“对不起，我不懂您的意思”，也可能会应答出与用户语句完全不相关的语句。不管是哪种情况，都不符合用户的预期。
[0024]为了解决现有技术问题，本申请实施例提供了一种语句处理方法、装置、设备、计算机存储介质及计算机程序产品。
[0025]下面首先对本申请实施例所提供的语句处理方法进行介绍。
[0026]图1示出了本申请一个实施例提供的语句处理方法的流程示意图。如图1所示，本申请实施例提供的语句处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种语句处理方法，其特征在于，包括：获取待处理语句；根据预设规则对所述待处理语句进行拆分，得到所述待处理语句的组成元素；根据所述组成元素的语义信息对所述组成元素进行标注，得到标签信息；根据所述标签信息，生成初始处理语句；从预设语句库中查找与所述初始处理语句相匹配的目标语句。2.根据权利要求1所述的语句处理方法，其特征在于，所述根据所述组成元素的语义信息对所述组成元素进行标注，得到标签信息，包括：根据组成元素的语义信息对所述组成元素进行分类，得到元素类别；根据所述元素类别以及预设标签，对所述组成元素进行标注，得到标签信息。3.根据权利要求2所述的语句处理方法，其特征在于，所述根据所述元素类别以及预设标签，对所述组成元素进行标注，得到标签信息，包括：针对所述元素类别中的任意一个元素类别，在存在至少两个不同的组成元素时，根据所述至少两个不同的组成元素的语义信息，对所述至少两个不同的组成元素进行标注，得到所述至少两个不同的组成元素的元素标签；汇总不同元素类别的元素标签，得到所述待处理语句的标签信息。4.根据权利要求1所述的语句处理方法，其特征在于，所述根据所述标签信息，生成初始处理语句，包括：根据自然语言处理中的文本生成算法对所述标签信息进行重新组合，得到初始处理语句。5.根据权利要求1所述的语句处理方法，其特征在于，在所述从预设语句库中查找与所述初始处理语句相匹配的目标语句之后，还包括：从预设应答库中查找与所述目标语句相对应的目标应答语...

【专利技术属性】
技术研发人员：张烜峰，李良斌，陈孝良，
申请(专利权)人：北京声智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：