[发明专利]对话归属的确定方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种对话归属的确定方法，其特征在于，包括：

获取文本信息，识别获得所述文本信息中的至少一个对话的对话信息和所述文本信息中出现的至少一个人物的人物信息；

将所述对话信息和所述人物信息输入训练完毕的对话归属识别模型；

输出每一对话和各人物之间的关联度，并根据各关联度确定每一对话所归属的人物；

所述关联度用于表示对话与人物之间的呈现归属关系的置信度。

2.根据权利要求1所述的对话归属的确定方法，其特征在于，所述识别获得所述文本信息中的至少一个对话的对话信息和所述文本信息中出现的至少一个人物的人物信息，包括：

采用正则表达式确定各对话在所述文本信息中的位置，并根据各对话的位置提取各对话的对话信息；

采用命名实体识别确定所述文本信息中的出现的各人物和人物信息。

3.根据权利要求2所述的对话归属的确定方法，其特征在于，所述采用命名实体识别确定所述文本信息中的出现的各人物和人物信息，包括：

采用命名实体识别确定所述文本信息中的出现的各人物的人物名称，并统计每一人物在所述文本信息中的出现次数，获得每一人物的包括所述人物名称和出现次数在内的人物信息。

4.根据权利要求1所述的对话归属的确定方法，其特征在于，所述将所述对话信息和所述人物信息输入训练完毕的对话归属识别模型，包括：

对所述对话信息和所述人物信息进行向量化处理，获得所述对话信息和所述人物信息的稠密向量；

将所述稠密向量输入训练完毕的对话归属识别模型。

5.根据权利要求1所述的对话归属的确定方法，其特征在于，还包括：

建立对话归属识别模型，并获取训练数据；其中，所述训练数据包括所述文本训练信息中的至少一个对话的对话训练信息和文本训练信息中出现的至少一个人物的人物训练信息、以及每一对话归属的人物；

利用所述训练数据对建立的对话归属识别模型进行训练，获得训练完毕的对话归属识别模型。

6.根据权利要求1-5任一项所述的对话归属的确定方法，其特征在于，还包括：

根据文本信息中每一对话所归属的人物，采用与每一对话所归属的人物相应的人物语音数据，对所述文本信息进行文本语音转化，获得所述文本信息对应的音频信息。

7.一种对话归属的确定装置，其特征在于，包括：

第一处理模块，用于获取文本信息，识别获得所述文本信息中的至少一个对话的对话信息和所述文本信息中出现的至少一个人物的人物信息；

识别模块，用于将所述对话信息和所述人物信息输入训练完毕的对话归属识别模型；

第二处理模块，用于输出每一对话和各人物之间的关联度，并根据各关联度确定每一对话所归属的人物；

所述关联度用于表示对话与人物之间的呈现归属关系的置信度。

8.根据权利要求7所述的对话归属的确定装置，其特征在于，所述第一处理模块具体用于采用正则表达式确定各对话在所述文本信息中的位置，并根据各对话的位置提取各对话的对话信息；采用命名实体识别确定所述文本信息中的出现的各人物和人物信息。

9.根据权利要求8所述的对话归属的确定装置，其特征在于，所述第一处理模块具体用于采用命名实体识别确定所述文本信息中的出现的各人物的人物名称，并统计每一人物在所述文本信息中的出现次数，获得每一人物的包括所述人物名称和出现次数在内的人物信息。

10.根据权利要求7所述的对话归属的确定装置，其特征在于，所述识别模块具体用于对所述对话信息和所述人物信息进行向量化处理，获得所述对话信息和所述人物信息的稠密向量；将所述稠密向量输入训练完毕的对话归属识别模型。