[发明专利]语义分析方法、装置、智能设备及存储介质

权利要求书

1.一种语义分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前语句；

对所述当前语句预处理，获取所述当前语句的特征向量；

基于神经网络模型，根据所述当前语句的特征向量，识别所述当前语句；

若无法识别所述当前语句，则获取上一句语句的特征向量；

若所述当前语句的特征向量与所述上一句语句的特征向量符合第一预设规则，则

将所述当前语句根据所述上一句语句进行语义融合，获取更新后的当前语句；所述第一预设规则包括：所述当前语句与所述上一句语句中相同词性的分词的词义同类别，且所述当前语句与所述上一句语句的句式相同；

基于所述神经网络模型，根据所述更新后的当前语句的特征向量，识别所述更新

后的当前语句；将所述当前语句中各个分词的每个词义在词库中对应的权重、各个分词的词性，所述当前语句的句式，作为所述当前语句的特征向量，输入RNN模型，进行文本分类学习，识别所述当前语句的语义；

所述当前语句的特征向量包括所述当前语句中各个分词的词性、词义以及所述当前语句的句式；

对所述当前语句预处理，获取所述当前语句的特征向量包括：对所述当前语句进行分词；采用基于词典的分词算法或者基于统计的分词算法对所述当前语句进行分词；对分词后的所述当前语句进行词性标注，获取所述当前语句中各个分词的词性，采用基于字符串匹配的字典查找算法对所述当前语句进行词性标注，即从数据集中查找所述当前语句中每个分词的词性；对所述当前语句中各个分词进行词义对应，获取所述当前语句中各个分词的词义；对所述当前语句进行句法分析，获取所述当前语句的句式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述上一句语句为基于所述神经网络模型识别的语句。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设规则包括：

所述当前语句与所述上一句语句中相同词性的分词的词义同类别，且所述当前语句与所述上一句语句的句式相同。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述当前语句根据所述上一句语句进行语义融合包括：

根据所述当前语句与所述上一句语句中分词，获取待填充分词，所述待填充分词为所述当前语句相较于所述上一句语句缺少的分词；

根据所述待填充分词的词性和词义，获取所述当前语句中的待填充位置；

将所述待填充分词填充到所述当前语句中所述待填充位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括循环神经网

络模型。

6.一种语义分析装置，其特征在于，所述装置包括：

语句获取单元，用于获取当前语句；所述当前语句的特征向量包括所述当前语句中各个分词的词性、词义以及所述当前语句的句式；

预处理单元，用于对所述当前语句进行预处理，获取所述当前语句的特征向量；所述预处理单元还用于对所述当前语句进行分词；采用基于词典的分词算法或者基于统计的分词算法对所述当前语句进行分词；对分词后的所述当前语句进行词性标注，获取所述当前语句中各个分词的词性，采用基于字符串匹配的字典查找算法对所述当前语句进行词性标注，即从数据集中查找所述当前语句中每个分词的词性；对所述当前语句中各个分词进行词义对应，获取所述当前语句中各个分词的词义；对所述当前语句进行句法分析，获取所述当前语句的句式；

语义识别单元，用于基于神经网络模型，根据所述当前语句的特征向量，识别所

述当前语句；

所述语句获取单元还用于若无法识别所述当前语句，则获取上一句语句的特征向

量；

语义融合单元，用于若所述当前语句与所述上一句语句的特征向量符合第一预设

规则，则将所述当前语句根据所述上一句语句进行语义融合，获取更新后的当前语句；

所述语义识别单元还用于基于所述神经网络模型，根据所述更新后的当前语句的

特征向量，识别所述更新后的当前语句，将所述当前语句中各个分词的每个词义在词库中对应的权重、各个分词的词性，所述当前语句的句式，作为所述当前语句的特征向量，输入RNN模型，进行文本分类学习，识别所述当前语句的语义。