[发明专利]文本分析方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本发明涉及语义解析技术，揭露一种文本分析方法，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。本发明还涉及一种区块链技术，所述分析结果可以存储在区块链节点中。本发明还提出一种文本分析装置、电子设备以及可读存储介质。本发明可以提高文本分析的效率。

技术领域

本发明涉及语义解析领域，尤其涉及一种文本分析方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着人工智能的发展，为了更好地让机器理解人的语言，需要对人的语言文本进行文本分析，通过文本分析实现意图识别和槽填充，意图识别可以帮助机器理解用户意图，槽填充可以为满足用户意图所需的关键信息进行抽取和提炼，因此，文本分析实现意图识别和槽填充是影响机器理解人文本的关键技术。

但是目前的文本分析只能单独进行意图识别或槽填充，同时，文本分析的特征提取网络不能使用最佳的特征提取网络，导致文本分析的效率低。

发明内容

本发明提供一种文本分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高文本分析的效率。

为实现上述目的，本发明提供的一种文本分析方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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所有网络架构都加入历史集中；

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第一个网络架构进行删除；

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。

可选地，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