[发明专利]用于语言理解的分布式服务器系统

权利要求书

1.一种用于训练和使用自然语言理解系统的方法，所述方法包括：

对语言理解系统的语言理解模型进行训练，所述训练包括：

在语言理解服务器处从多个特征提取器接收训练特征，其中所述多个特征提取器各自位于不同的特征服务器上，

其中所述语言理解服务器与所述不同的特征服务器分离；以及

基于训练算法来估计模型参数以形成经训练的语言理解模型，所述训练算法利用来自所述不同的特征服务器的所述训练特征。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在训练之后利用所述语言理解系统的所述语言理解模型，所述利用包括：

从客户端设备接收自然语言输入；

向所述多个特征提取器发送所述自然语言输入；

从所述多个特征提取器接收针对所述自然语言输入的潜在特征；

利用所述经训练的语言理解模型来评估所述潜在特征，以确定针对所述自然语言输入的输入特征；以及

基于所述输入特征来生成对所述自然语言输入的响应。

3.一种系统，包括：

至少一个处理器；以及

存储器，所述存储器对计算机可执行指令进行编码，所述计算机可执行指令在由所述至少一个处理器执行时引起所述至少一个处理器执行用于语言理解的方法，所述方法包括：

在自然语言服务器上从客户端设备接收自然语言输入，

从所述自然语言服务器向第一服务器上的第一特征提取器发送所述自然语言输入；

从所述自然语言服务器向第二服务器上的第二特征提取器发送所述自然语言输入，

从所述自然语言服务器向第三服务器上的第三特征提取器发送所述自然语言输入，

其中所述第一服务器、所述第二服务器、所述第三服务器和所述自然语言服务器彼此不同并且彼此分离；

由所述自然语言服务器从所述第一特征提取器接收针对所述自然语言输入的第一潜在特征集；

由所述自然语言服务器从所述第二特征提取器接收针对所述自然语言输入的第二潜在特征集；

由所述自然语言服务器从所述第三特征提取器接收针对所述自然语言输入的第三潜在特征集；

对所述第一潜在特征集、所述第二潜在特征集和所述第三潜在特征集进行聚合，以形成聚合的潜在特征集；

利用语言理解模型来对所述聚合的潜在特征集进行评估，所述语言理解模型利用来自所述第一特征提取器、所述第二特征提取器和所述第三特征提取器的训练特征而被训练；

基于对所述聚合的潜在特征集进行评估来确定用户意图、域和实体以及相关联的置信度得分；以及

基于所述用户意图、所述域和所述实体以及所述相关联的置信度得分来生成响应。

4.一种语言理解系统，所述语言理解系统包括：

语言理解服务器，所述语言理解服务器包括：

至少一个处理器；以及

存储器，所述存储器对计算机可执行指令进行编码，所述计算机可执行指令在由所述至少一个处理器执行时执行方法，所述方法包括：

从多个特征提取器中取回训练特征，其中所述多个特征提取器各自位于不同的特征服务器上，并且其中所述语言理解服务器与所述不同的特征服务器分离；以及

基于训练算法来估计模型参数以形成经训练的语言理解模型，所述训练算法利用来自所述不同的特征服务器的所述训练特征。

5.根据权利要求4所述的语言理解系统，其中所述方法还包括：

从客户端设备接收自然语言输入；

响应于接收到所述自然语言输入，向所述多个特征提取器发送所述自然语言输入；

在向所述多个特征提取器发送所述自然语言输入之后，从所述多个特征提取器接收潜在特征；

接收并且评估所述潜在特征，以确定针对所述自然语言输入的输入特征；

基于所述输入特征来确定所述自然语言输入的语义含义；以及

向所述客户端设备发送响应，所述响应包括所述自然语言输入的所述语义含义。

6.根据权利要求5所述的语言理解系统，其中所述多个特征提取器中的至少一个特征提取器是辅助自然语言理解系统。

7.根据权利要求5所述的语言理解系统，其中所述输入特征包括域、意图和实体。