[发明专利]一种文本处理方法、装置以及相关设备

权利要求书

1.一种文本处理方法，其特征在于，包括：

获取目标文本，并获取知识图谱；所述知识图谱包括多个实体字符串，以及与每个实体字符串对应的业务属性字符串；

在所述多个实体字符串中查找与所述目标文本匹配的目标实体字符串，并提取与所述目标实体字符串对应的目标业务属性字符串；

根据所述目标实体字符串和所述目标业务属性字符串识别与所述目标文本匹配的目标意图类型；

从所述目标实体字符串中确定与所述目标意图类型相关联的目标意图字符串，并根据所述目标意图字符串生成推荐业务数据；

其中，所述从所述目标实体字符串中确定与所述目标意图类型相关联的目标意图字符串，并根据所述目标意图字符串生成推荐业务数据，包括：

获取所述目标意图类型所表征的业务属性，作为意图业务属性；

将具有所述意图业务属性的目标实体字符串作为所述目标意图字符串；

查找与所述目标意图字符串相关联的业务数据，并将与所述目标意图字符串相关联的业务数据作为所述推荐业务数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述多个实体字符串中查找与所述目标文本匹配的目标实体字符串，包括：

从所述目标文本中提取目标关键词；

将所述目标关键词映射为图谱标注实体字符串；

从所述多个实体字符串中查找与所述图谱标注实体字符串相同的实体字符串，作为与所述目标文本匹配的目标实体字符串。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述目标文本中提取目标关键词，包括：

将所述目标文本划分为多个目标单位字符，并将每个目标单位字符转换为目标单位字符向量；

基于第一循环神经网络模型中的编码层，将多个目标单位字符向量进行双向循环编码，得到正向编码矩阵和反向编码矩阵；

将所述正向编码矩阵和所述反向编码矩阵拼接为隐藏状态矩阵；

基于所述第一循环神经网络中的条件随机场，对所述隐藏状态矩阵进行序列标注，确定所述每个目标单位字符分别对应的词性标签；

根据所述每个目标单位字符分别对应的词性标签，确定所述目标关键词。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述目标关键词映射为图谱标注实体字符串，包括：

将所述目标关键词划分为多个关键单位字符，并将每个关键单位字符转换为关键单位字符向量；

基于第二循环神经网络模型中的编码层，将多个关键单位字符向量进行编码，得到所述目标关键词的上下文向量；

基于所述第二循环神经网络模型中的解码层，将所述上下文向量进行解码，得到所述上下文向量的隐藏状态向量；

识别所述隐藏状态向量，得到与所述隐藏状态向量对应的字符序列，并将所述字符序列确定为所述图谱标注实体字符串。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标实体字符串和所述目标业务属性字符串识别与所述目标文本匹配的目标意图类型，包括：

将所述目标实体字符串转换为目标实体词向量，并将所述目标业务属性字符串转换为目标业务属性词向量；

将所述目标实体词向量和所述目标业务属性词向量组合为输入向量，基于意图识别模型中的卷积层和池化层，对所述输入向量进行卷积和池化，得到所述目标文本的意图特征向量；

基于所述意图识别模型中的分类器，识别所述意图特征向量与所述分类器中多种意图类型之间的匹配概率，从多个匹配概率中将最大匹配概率对应的意图类型确定为所述目标意图类型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述目标实体字符串转换为目标实体词向量，包括：

从实体词袋中查找与所述目标实体字符串对应的独热码，作为第一向量；所述实体词袋包括所述知识图谱中的所述多个实体字符串，以及与所述每个实体字符串分别对应的独热码；

基于实体词向量转换模型中的隐藏层，将所述第一向量进行降维，得到所述目标实体词向量。