[发明专利]训练数据获取方法及装置和智能音箱、智能电视

权利要求书

1.一种训练数据获取方法，包括：

获取用户行为数据；

根据预先设置的分析模式对获取的用户行为数据进行分析；

将分析结果作为训练数据。

2.根据权利要求1所述的训练数据获取方法，其中，所述预先设置的分析模式包括：根据预先设置的阈值对所述用户行为数据进行分析；

所述对获得的用户行为数据进行分析，包括：

根据预先设置的阈值对所述用户行为数据进行分析，获取正样例和/或负样例。

3.根据权利要求1所述的训练数据获取方法，其中，所述预先设置的分析模式包括：根据预先设置的数学模型对所述用户行为数据进行分析；

所述对获得的用户行为数据进行分析，包括：

根据预先设置的数学模型对所述用户行为数据进行分析，获取正样例和负样例。

4.根据权利要求2或3所述的训练数据获取方法，所述方法还包括：将所述分析结果添加到自然语言理解NLU的训练数据中；

所述将分析结果添加到NLU的训练数据中，包括：

将所述正样例直接添加到所述训练数据中；对所述负样例进行人工标注后，再添加到所述训练数据中。

5.根据权利要求1～3任一项所述的训练数据获取方法，其中，所述用户行为数据包括以下任一项或任意组合：

用户的实际使用行为数据、用户的自行修正数据、用户反馈的否定数据。

6.根据权利要求2所述的训练数据获取方法，其中，所述用户行为数据包括用户的实际使用行为数据，所述预先设置的阈值包括时长阈值；

所述对用户行为数据进行分析获取正样例和负样例，包括：

当用户的实际使用行为数据显示的播放时长大于或等于时长阈值时，该用户的实际使用行为数据为所述正样例，当用户的实际使用行为数据显示的播放时长小于时长阈值时，该用户的实际使用行为数据为所述负样例。

7.根据权利要求2所述的训练数据获取方法，其中，所述用户行为数据为用户的自行修正数据；所述预先设置的阈值为第一用户数阈值；

所述对用户行为数据进行分析获取正样例和负样例，包括：

当用户的自行修正数据对应的用户数量大于或等于第一用户数阈值时，该自行修正数据为所述正样例，当对应的用户数量小于第一用户数阈值时，该自行修正数据为所述负样例。

8.根据权利要求2所述的训练数据获取方法，其中，所述用户行为数据为用户反馈的否定数据；所述预先设置的阈值为第二用户数阈值；

所述对用户行为数据进行分析获取正样例和负样例，包括：

当用户反馈的否定数据对应的用户数量大于或等于第二用户数阈值时，该反馈的否定数据为所述正样例，当对应的用户数量小于第二用户数阈值时，该反馈的否定数据为所述负样例。

9.根据权利要求4所述的训练数据获取方法，其中，

当所述用户行为数据为用户的实际使用行为数据，所述对所述负样例进行人工标注，包括：对出现错误的原因进行标注；

当所述用户行为数据为用户的自行修正数据，所述对所述负样例进行人工标注，包括：对确认NLU返回结果错误进行标注；

当所述用户行为数据为用户反馈的否定数据，所述对所述负样例进行人工标注，包括：对确定为否定数据进行标注。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1～权利要求9任一项所述的训练数据获取方法。

11.一种用于计算机装置，包括存储器和处理器，其中，存储器中存储有以下可被处理器执行的指令：用于执行权利要求1～权利要求9任一项所述的训练数据获取方法的步骤。