[发明专利]语义解析方法、系统、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种语义解析方法，其特征在于，包括：

获取预先训练好的至少两个神经网络模型；

获取待解析的文本；

对于每一个所述神经网络模型，将所述文本输入到所述神经网络模型中进行解析，得到所述神经网络模型针对所述文本的解析结果；

从各个所述解析结果中，确定所述文本的最终解析结果。

2.根据权利要求1所述的语义解析方法，其特征在于，所述从各个所述解析结果中，确定所述文本的最终解析结果，包括：

获取各个所述解析结果的子评分；其中，所述子评分用于指示所述解析结果为最终解析结果的概率；

基于各个所述解析结果的子评分，从各个所述解析结果中，确定所述最终解析结果。

3.根据权利要求2所述的语义解析方法，其特征在于，所述将所述文本输入到所述神经网络模型中进行解析之后，还包括：获取所述神经网络模型针对所述文本确定的目标业务领域；

所述获取各个所述解析结果的子评分，包括：

对于每一个所述解析结果，进行如下操作：

获取所述解析结果的置信度；

获取所述神经网络模型针对所述目标业务领域的目标测试准确概率；

计算所述目标测试准确概率和所述置信度的乘积，得到所述解析结果的子评分。

4.根据权利要求3所述的语义解析方法，其特征在于，所述获取所述神经网络模型针对所述目标业务领域的目标测试准确概率，包括：

获取所述神经网络模型在训练阶段，针对不同业务领域各自的测试准确概率；

从所述不同业务领域各自对应的测试准确概率中，确定所述目标业务领域对应的测试准确概率，作为所述目标测试准确概率。

5.根据权利要求3所述的语义解析方法，其特征在于，所述基于各个所述解析结果的子评分，从各个所述解析结果中，确定所述最终解析结果，包括：

对于每一个所述解析结果，判断所述各个所述解析结果中的其他解析结果中，是否存在与所述解析结果相同的至少一个目标解析结果；

如果是，则将所述解析结果和所述至少一个目标解析结果进行合并，得到中间解析结果；并将所述解析结果的子评分和各个所述目标解析结果的子评分相加，得到所述中间解析结果的最终评分；

如果否，则将所述解析结果作为所述中间解析结果；将所述解析结果的子评分，作为所述中间解析结果的最终评分；

从各个所述中间解析结果的最终评分中，确定目标最高评分；

将所述目标最高评分对应的所述中间解析结果，作为所述最终解析结果。

6.根据权利要求5所述的语义解析方法，其特征在于，所述从各个所述中间解析结果的最终评分中，确定目标最高评分，包括：

判定各个所述最终评分中，存在至少两个相同的最高最终评分；

获取组成每个所述最高最终评分各自的子评分的数量；

若具有相同最高最终评分的所述子评分的数量不同，则选取所述子评分数量最少的最高最终评分作为所述目标最高评分；

若具有相同最高最终评分的所述子评分的数量相同，则选取所述子评分最大的最高最终评分作为所述目标最高评分。

7.根据权利要求6所述的语义解析方法，其特征在于，所述选取所述子评分最大的最高最终评分作为所述目标最高评分，包括：

若各个所述最高最终评分的子评分中的最大值相同，则从所述至少两个相同的最高最终评分中，任意选取一个所述最高最终评分作为所述目标最高评分。

8.一种语义解析系统，其特征在于，包括：输入设备和服务器；所述输入设备和所述服务器之间建立通信连接；其中，所述服务器中预先存储有训练好的至少两个神经网络模型；

所述输入设备，用于获取待解析的文本，并将所述文本发送到所述服务器中；

所述服务器，用于对于每一个所述神经网络模型，将所述文本输入到所述神经网络模型中进行解析，得到所述神经网络模型针对所述文本的解析结果；以及从各个所述解析结果中，确定所述文本的最终解析结果。