[发明专利]文本语义理解方法、装置和系统

说明书

本申请提出一种文本语义理解方法、装置和系统，该方法包括：接收待语义理解的文本；根据预先构建的深度残差网络模型，对所述待语义理解的文本进行语义理解，得到语义理解结果。该方法能够提升文本语义理解效果。

技术领域

本申请涉及自然语言理解技术领域，尤其涉及一种文本语义理解方法、装置和系统。

背景技术

作为人工智能领域中重要方向之一的自然语言理解技术，一直是相关领域研究人员研究的热点。特别是近年来，随着移动互联网技术的迅速发展，信息化程度日益提高，人们越发渴望能让机器理解自然语言，从而实现减少人工投入、海量数据共享等目标。

相关技术中，主流方法是基于循环神经网络的文本语义理解方法和基于卷积神经网络的文本语义理解方法。但是，通常的循环神经网络和卷积神经网络都难以优化，具体而言，如果不增加深度，文本语义理解效果较差，而如果增加深度，训练和优化的错误率就会增加，难以得到准确的训练模型，从而语义理解错误率也较高。因此，相关技术中的文本语义理解方法的效果并不理想。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本申请的一个目的在于提出一种文本语义理解方法，该方法可以提升文本语义理解效果。

本申请的另一个目的在于提出一种文本语义理解装置。

本申请的另一个目的在于提出一种文本语义理解系统。

为达到上述目的，本申请第一方面实施例提出的文本语义理解方法，包括：接收待语义理解的文本；根据预先构建的深度残差网络模型，对所述待语义理解的文本进行语义理解，得到语义理解结果。

为达到上述目的，本申请第二方面实施例提出的文本语义理解装置，包括：接收模块，用于接收待语义理解的文本；语义理解模块，用于根据预先构建的深度残差网络模型，对所述待语义理解的文本进行语义理解，得到语义理解结果。

为达到上述目的，本申请第三方面实施例提出的文本语义理解系统，包括：客户端，用于接收用户输入的待语义理解的文本；服务端，用于接收客户端发送的所述待语义理解的文本，以及，根据预先构建的深度残差网络模型，对所述待语义理解的文本进行语义理解，得到语义理解结果。

本申请实施例中，在文本语义理解时引入深度残差网络模型，由于深度残差网络存在捷径(shortcut)，使得网络间的数据流通更为顺畅，利于增加网络深度，进而可以采用更深层网络对数据进行更好拟合以及对特征进行更高层的抽象，从而提升文本语义理解效果。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本申请一个实施例提出的文本语义理解方法的流程示意图；

图2是本申请另一个实施例提出的文本语义理解方法的流程示意图；

图3是本申请实施例中构建深度残差网络模型的方法的流程示意图；

图4是本申请实施例中的深度残差网络模型的一种拓扑结构示意图；

图5是本申请实施例中注意力层的一种运算过程示意图；

图6是本申请一个实施例提出的文本语义理解装置的结构示意图；

图7是本申请另一个实施例提出的文本语义理解装置的结构示意图；

图8是本申请一个实施例提出的文本语义理解系统的结构示意图。

具体实施方式