[发明专利]确定文本语义信息的方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本申请公开了一种确定文本语义信息的方法、装置、设备以及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：对目标文本进行分词处理，并获取每个词对应的多个特征信息,得到每个词对应的特征信息集合；分别针对每个词，根据词的特征信息集合对词执行下述特征融合步骤，以得到词的各个融合特征信息：分别将词对应的每个特征信息确定为目标特征信息，并将目标特征信息分别与词的每个特征信息组为特征信息对，并确定特征信息对中两个特征信息的融合相关度系数；基于词的每个特征信息以及对应的融合相关度系数，确定目标特征信息对应的融合特征信息；基于每个词的各个融合特征信息，确定目标文本对应的语义信息。本申请可以提高对文本识别的准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种确定文本语义信息的方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

随着科技的进步，任务型对话系统越来越多的被应用到实际的场景中，例如siri，阿里小密这类的产品。而在任务型对话系统中，自然语言理解模块为任务型对话系统作出了重大的贡献。其中，自然语言理解模块主要用于对用户输入的文本或者根据语音识别生成的文本进行处理，来确定文本对应的语义信息，进而为用户推荐相关内容。

在相关技术中，可以对获取到的文本进行分词处理，并提取每个词对应的多个特征信息，并将获得的至少一个特征信息输入到预先训练的自然语言理解模块，进而输出该文本对应的语义信息。在实现本申请的过程中，发明人发现相关技术对文本识别的准确率较低。

发明内容

为了解决相关技术中存在的技术问题，本申请实施例提供了一种确定文本语义信息的方法、装置、设备以及存储介质。本申请的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种确定文本语义信息的方法，所述方法包括：

对目标文本进行分词处理，得到多个词；

获取每个词对应的多个特征信息,得到每个词对应的特征信息集合；

分别针对每个词，根据所述词的特征信息集合对所述词执行下述特征融合步骤，以得到所述词的各个融合特征信息：

分别将所述词对应的每个特征信息确定为目标特征信息，并将所述目标特征信息分别与所述词的每个特征信息组为特征信息对；

确定所述特征信息对中两个特征信息的融合相关度系数；

基于所述词的每个特征信息以及每个特征信息与所述目标特征信息的融合相关度系数，确定所述目标特征信息对应的融合特征信息；

基于每个词的各个融合特征信息，确定所述目标文本对应的语义信息。

可选的，所述确定所述特征信息对中两个特征信息的融合相关度系数，包括：

确定所述特征信息对中两个特征信息的第一子相关度系数，确定所述特征信息对中两个特征信息的第二子相关度系数；其中，所述第一子相关度系数用于表示所述两个特征信息在特征值方面的关联度，所述第二子相关度系数用于表示两个特征信息各自的特征类别；

将所述特征信息对中两个特征信息的第一子相关度系数与所述特征信息对中两个特征信息的第二子相关度系数进行融合，以得到所述特征信息对中两个特征信息的融合相关度系数。

可选的，所述确定所述特征信息对中两个特征信息的第一子相关度系数，包括：

将所述特征信息对中的两个特征信息分别进行线性映射，以得到所述两个特征信息的特征值；

计算所述两个特征信息的特征值的交互信息，以得到所述特征信息对中两个特征信息的第一子相关度系数。

可选的，所述确定所述特征信息对中两个特征信息的第二子相关度系数，包括：