[发明专利]场景纠错方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明实施例提出一种场景纠错方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：利用目标场景的场景知识对训练样本进行语义理解，得到语义特征；挖掘所述场景知识的关联知识；利用所述语义特征、所述场景知识和所述关联知识训练得到场景纠错模型，所述场景纠错模型用于对输入文本进行场景纠错。本发明实施例充分利用场景知识对训练样本进行语义理解，能够得到更精细的语义特征，提升纠错模型效果；并且，充分利用场景知识，挖掘关联知识，辅助纠错模型进行决策。

技术领域

本发明涉及纠错技术领域，尤其涉及一种场景纠错方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着智能语音产品大量涌现，语音交互也逐步取代键盘输入成为智能语音产品的主要交互方式。例如智能音箱，智能车载系统，智能客服等。语音识别技术在深度学习技术的加持下取得了突破性的进展。但是在实际的场景语音识别中，由于缺少语义理解以及场景知识，导致识别的错误率仍然相对比较高，严重影响了产品的使用体验。例如在地图语音场景中，用户本来想查找『毓璜顶医院』，但是由于语音识别的问题，语音识别的结果为『玉皇顶医院』，导致用户没法得到自己想要的结果。再如，用户想知道『瑜伽室几点关门』，而语音识别结果却为『瑜伽是几点关门』，严重影响了整个产品的用户体验。

导致这些错误主要原因包括：第一，目前的语音识别中主要对语音信号到文本结果进行建模，其中主要考虑语言本身的结构，而缺少对语义的理解。第二，目前的语音识别主要针对开放域，而缺少对场景知识的利用。

目前一些智能场景纠错也都是在开放域纠错的基础之上，利用场景知识进行后处理。纠错模型缺少迁移能力，难以在不同的纠错场景中快速地进行定制。

发明内容

本发明实施例提供一种场景纠错方法、装置、设备和存储介质，以解决现有技术中的一个或多个技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种场景纠错方法方法，包括：

利用目标场景的场景知识对训练样本进行语义理解，得到语义特征；

挖掘所述场景知识的关联知识；

利用所述语义特征、所述场景知识和所述关联知识训练得到场景纠错模型，所述场景纠错模型用于对输入文本进行场景纠错。

在一种实施方式中，该方法还包括：

利用与所述目标场景相关的关键词和预先设置的通用关键词，得到关键词词典；

利用所述关键词词典的各关键词挖掘得到场景语料；

利用所述场景语料训练得到关键词纠错模型。

在一种实施方式中，该方法还包括：

利用关键词词典和关键词纠错模型对所述输入文本进行纠错。

在一种实施方式中，利用关键词词典和关键词纠错模型对所述输入文本进行纠错，包括：

利用所述关键词词典，对目标场景的输入文本中的关键词进行纠错；

利用所述关键词纠错模型对纠错后的文本进行结果验证。

在一种实施方式中，该方法还包括：

利用所述场景纠错模型对所述输入文本或所述关键词纠错模型的输出结果进行纠错。

在一种实施方式中，该方法还包括：

利用开放域纠错模型，对所述输入文本进行纠错；

将所述开放域纠错模型和所述场景纠错模型的纠错结果进行融合。

在一种实施方式中，该方法还包括：

从用户日志中挖掘得到新增的场景知识，所述场景知识包括场景语料和对齐语料；