[发明专利]语句识别方法及装置有效
| 申请号： | 201910926305.8 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110674314B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 韩磊;张红阳 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/295;G06N3/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 王萌 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了语句识别方法及装置，涉及人机交互技术领域。具体实现方案为：获取待识别的语句以及对应的特征信息，特征信息包括：语句的分词结果、词性识别结果以及实体识别结果；获取训练好的对话理解模型，对话理解模型包括：主干神经网络，与主干神经网络连接的槽位分支，与主干神经网络连接的池化层，与池化层分别连接的意图分支和意图槽位关系分支；将特征信息输入训练好的对话理解模型，获取语句的意图和槽位，从而通过在对话理解模型中添加意图槽位关系分支，使得对话理解模型在训练或者语句识别时能够考虑到意图和槽位之间的关系，提高输出的意图和槽位之间的匹配度，提高对话理解模型的语句识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 语句 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种语句识别方法，其特征在于，包括：/n获取待识别的语句以及对应的特征信息，所述特征信息包括：所述语句的分词结果、词性识别结果以及实体识别结果；/n获取训练好的对话理解模型，所述对话理解模型包括：主干神经网络，与所述主干神经网络连接的槽位分支，与所述主干神经网络连接的池化层，与所述池化层分别连接的意图分支和意图槽位关系分支；/n将所述特征信息输入训练好的对话理解模型，获取所述语句的意图和槽位。/n
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