[发明专利]文本分析方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种文本分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理文本，对所述待处理文本进行单词分割，得到单词序列；

将所述单词序列进行向量转化及向量拼接处理，得到待处理文本矩阵；

基于神经结构搜索机制构建文本特征提取网络；

根据所述文本特征提取网络构建文本分析模型，利用所述文本分析模型对所述待处理文本矩阵进行分析，得到分析结果。

2.如权利要求1所述的文本分析方法，其特征在于，所述将所述单词序列进行向量转化及向量拼接处理，得到待处理文本矩阵，包括：

利用预设编码算法将所述单词序列中的每个单词转化为列向量，得到对应的单词向量；

将所有所述单词向量按照所述单词序列中对应的单词顺序进行横向组合，得到所述待处理文本矩阵。

3.如权利要求1所述的文本分析方法，其特征在于，所述基于神经结构搜索机制构建文本特征提取网络，包括：

获取预设的神经网络单元；

利用预设的连接方式对所述神经网络单元进行排列组合处理，得到搜索空间；

利用进化算法在所述搜索空间内进行搜索，得到所述文本特征提取网络。

4.如权利要求3所述的文本分析方法，其特征在于，所述利用进化算法在所述搜索空间内进行搜索，得到所述文本特征提取网络，包括：

在所述搜索空间中随机选择多个网络架构依次加入预设网络架构集合，得到种群集合，并将所述种群集合中的网络架构加入历史集中；

对所述种群集合进行随机采样得到候选集合，计算所述候选集合中每个网络架构的峰值信噪比；

选择最高峰值信噪比对应的网络架构进行结构修改，得到子代网络架构；

将所述子代网络架构添加至所述种群集合和所述历史集合中，并将所述种群集合中的最早加入的网络架构进行删除；

返回上述对所述种群集合进行随机采样得到候选集合步骤，直到所述历史集合中网络架构的数量大于预设阈值时，选择最高峰值信噪比对应的网络架构，得到所述文本特征提取网络。

5.如权利要求4所述的文本分析方法，其特征在于，所述选择最高峰值信噪比对应的网络架构进行结构修改，包括：

启用或禁用所述网络架构中的连接方式；或

替换或增删所述网络架构中的神经网络单元。

6.如权利要求1所述的文本分析方法，其特征在于，所述根据所述文本特征提取网络构建文本分析模型，包括：

在所述文本特征提取网络后增加序列化标注算法网络及池化分类网络，得到所述文本分析模型。

7.如权利要求1所述的文本分析方法，其特征在于，所述利用所述文本分析模型对所述待处理文本矩阵进行分析，得到分析结果，包括：

获取历史文本矩阵集，对所述历史文本矩阵集中包含的每个历史文本矩阵进行槽填充标记及文本意图标记，得到文本矩阵训练集；

利用所述文本矩阵训练集对所述文本分析模型进行迭代训练，直至所述文本分析模型收敛，得到训练完成的文本分析模型；

利用所述训练完成的文本分析模型对所述待处理文本矩阵进行分析，得到所述分析结果。

8.一种文本分析装置，其特征在于，包括：

文本处理模块，用于获取待处理文本，对所述待处理文本进行单词分割，得到单词序列；将所述单词序列进行向量转化及向量拼接处理，得到待处理文本矩阵；

特征网络构建模块，用于基于神经结构搜索机制构建文本特征提取网络；

文本分析模块，用于根据所述文本特征提取网络构建文本分析模型，利用所述文本分析模型对所述待处理文本矩阵进行分析，得到分析结果。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一所述的文本分析方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的文本分析方法。