[发明专利]一种多重语义语句解析系统及方法

说明书

本发明涉及一种多重语义语句解析系统，包括文本编码模块、神经网络模块、文本解码模块，文本编码模块将文本信息转化成多组文本向量信息，神经网络模块根据设定的算法将多组文本向量信息转化成多组语义向量，文本解码模块将多组语义向量转化成文本信息输出。本发明还公开了一种多重语义语句解析方法，包括文本编码、文本逻辑分析、文本解码输出等步骤。本发明采用包含多种神经网络算法的神经网络模块解析多重语义语句，具有能够准确高效解析多重语义语句的特点。

技术领域

本发明涉及一种语义语句解析系统及方法，特别涉及一种具有多重语义语句解析系统及方法，属于自然语言人工智能领域。

背景技术

随着神经网络技术的不断完善与发展，人工智能产品逐渐进入了各个领域，具备人机交互功能的产品越来越得到人们的青睐。智能产品可以完成人机交互，明白用户的意图，然后做出相应的动作。例如苹果公司Siri，用户可以唤醒它，并告诉它打电话、听音乐等指令，然后电子产品会自动完成这些指令。微软的小冰可以与用户进行简单的聊天。这些产品的人机交互功能，一方面，节省了用户的时间(不用动手，直接讲话)，另一方面，增加了产品的趣味性(聊天互动)。在实现这些功能的背后，语义理解是一项关键性技术，也是亟待提高的一项技术。

当前的语义理解技术能够准确地理解仅含有单个语义的句子，例如，用户：导航到人民广场。机器人：正在导航至人民广场。但是，对于含有多个语义的句子，如用户：“导航到人民广场并且在实惠的餐馆吃个饭”，用户需要机器人执行的指令有两项，一是导航到人民广场，二是搜索人民广场附近实惠的饭店。这种类型的语句，包含了两个及以上的语义，当前的语义理解技术还不能准确高效的将其解析出来。

发明内容

本发明多重语义语句解析系统及方法公开了新的方案，采用包含多种神经网络算法的神经网络模块解析多重语义语句，解决了现有方案不能准确高效解析多重语义语句的问题。

本发明多重语义语句解析系统包括文本编码模块、神经网络模块、文本解码模块，文本编码模块将文本信息转化成多组文本向量信息，神经网络模块根据设定的算法将多组文本向量信息转化成多组语义向量，文本解码模块将多组语义向量转化成文本信息输出。

本发明还公开了一种多重语义语句解析方法，多重语义语句解析方法基于多重语义语句解析系统，多重语义语句解析系统包括文本编码模块、神经网络模块、文本解码模块，包括步骤：⑴文本编码模块对输入的文本信息进行文本编码后转化为词向量格式；⑵神经网络模块将词向量格式的文本信息分解成多个词向量格式的语句；⑶神经网络模块根据设定的算法对多个词向量格式的语句进行逻辑分析计算得到多组语义向量；⑷文本解码模块将多组语义向量进行文本解码转化为文本信息输出到具体应用层。

进一步，本方案的方法的神经网络模块的处理过程包括：⑴采用卷积神经网络对输入的词向量格式的语句进行处理，提取出代表该语句的特征向量，根据应用场景调整特征向量；⑵采用循环神经网络根据语句包含的语义个数将特征向量分解成对应数量的特征向量，分解成的特征向量与语句包含的语义对应；⑶采用循环神经网络与深度神经网络结合分别对分解后的特征向量进行逻辑运算来提取出语义向量。

更进一步，本方案的方法的神经网络模块在处理过程⑶中，采用循环神经网络与深度神经网络结合分别对分解后的特征向量进行逻辑运算得到语义向量与逻辑向量，逻辑向量代表语义间的依存关系，后续的语义向量都将由对应的特征向量与上一特征向量的逻辑向量结合得到。

本发明多重语义语句解析系统及方法采用包含多种神经网络算法的神经网络模块解析多重语义语句，具有能够准确高效解析多重语义语句的特点。

附图说明

图1是本发明多重语义语句解析系统及方法的原理图。

图2是神经网络模块处理信息的流程图。

具体实施方式