[发明专利]基于自定义场景的槽位识别模型训练方法及装置

说明书

本公开一种基于自定义场景的槽位识别模型训练方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。其中方法包括：根据自定义场景确定所需的槽位；其中，槽位包括已有槽位和新增槽位；对于已有槽位从已有词典中选取可填充的词典，对于新增槽位从已有词典或自定义词典中选取可填充的词典；为每个槽位填充相应的值；根据每个槽位的值生成第一训练数据；采用第一训练数据对已有场景对应的槽位识别模型进行训练优化。本公开实施例基于已有场景的已有槽位，通过槽位复用可以生成足量的训练数据，并采用训练数据进行训练得到自定义场景的槽位识别模型，使得自定义场景的槽位识别模型具有较好的槽位识别功能。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种基于自定义场景的槽位识别模型训练方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

在智能设备领域中，面向任务型的对话系统越来越依赖于基于深度学习的槽位填充模型。从用户语言中识别场景中特定的槽位是口语理解(Spoken LanguageUnderstanding,SLU)的重要任务之一。槽位填充模型中的口语理解系统通常包括两个子任务，场景分类和槽位填充。其中，场景分类是用户想要执行的任务场景，槽位是指场景所作用的实体。例如，用户指令为“播放周杰伦的七里香”，其中的场景是“播放音乐”，该场景下定义了两个槽位分别是“歌手”和“歌曲”，在指令中对应的值是“周杰伦”和“七里香”。

SLU技术的快速发展使得智能设备，例如Siri、Alexa、小度、以及小爱同学这样的智能助手的功能变得越来越强大。同时，由于不同的用户使用智能设备的场景不用，越来越多的智能设备已经能够支持用户自定义需求。

在槽位填充这一问题上，对于用户的自定义场景，主要面临如下两个重要的问题：一是训练数据不充足，现有的槽位填充模型，都需要大量已标记的训练数据，但是对于用户自定义的场景没有获取大量数据的途径，因此在用户自定义的场景下很难得到比较精确的槽位填充模型。

发明内容

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开解决的技术问题是提供一种基于自定义场景的槽位识别模型训练方法，以至少部分地解决现有技术中对于用户自定义的场景没有获取大量数据的途径，在用户自定义的场景下很难得到比较精确的槽位填充模型的技术问题。此外，还提供一种基于自定义场景的槽位识别模型训练装置、基于自定义场景的槽位识别模型训练硬件装置、计算机可读存储介质和基于自定义场景的槽位识别模型训练终端。

为了实现上述目的，根据本公开的一个方面，提供以下技术方案：

一种基于自定义场景的槽位识别模型训练方法，包括：

根据自定义场景确定所需的槽位；其中，所述槽位包括复用槽位和新增槽位；且所述复用槽位为复用的已有场景中的已有槽位；

对于所述复用槽位从所述已有槽位对应的已有词典中选取可填充的词典，对于所述新增槽位从已有词典或自定义词典中选取可填充的词典；

根据所述自定义场景可用的用户指令模式和所选词典，为每个槽位填充相应的值；

根据所述每个槽位的值生成第一训练数据；

采用所述第一训练数据训练得到所述自定义场景的槽位识别模型。

进一步的，所述采用所述第一训练数据训练得到所述自定义场景的槽位识别模型，包括：

采用所述第一训练数据对所述已有场景对应的槽位识别模型进行训练优化，得到所述自定义场景的槽位识别模型。

进一步的，所述方法还包括：

使用用户指令对所述自定义场景的槽位识别模型进行迭代优化。