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        [發明專利]一種語句分析方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質在審

        專利信息
        申請號: 202210642118.9 申請日: 2022-06-08
        公開(公告)號: CN115062126A 公開(公告)日: 2022-09-16
        發明(設計)人: 李天陽;李健;陳明;武衛東 申請(專利權)人: 北京捷通華聲科技股份有限公司
        主分類號: G06F16/332 分類號: G06F16/332;G06F16/33;G06F16/35;G06F40/194;G06F40/211;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08
        代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319 代理人: 蘇培華
        地址: 100193 北京市海淀*** 國省代碼: 北京;11
        權利要求書: 暫無信息 說明書: 暫無信息
        摘要: 本申請實施例公開了一種語句分析方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質,該方法包括:獲取待分析語句;將待分析語句輸入至融合多個子任務的語義理解模型,分別輸出多個語義理解結果;其中,子任務包括:確定待分析語句的分類結果;基于預設的句式分類模版,確定待分析語句的的語義信息;確定待分析語句對應的表格問答查詢語句。根據本申請的實施例,能夠提升語句分析的效率和準確率。
        搜索關鍵詞: 一種 語句 分析 方法 裝置 電子設備 可讀 存儲 介質
        【主權項】:
        暫無信息
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        • 本說明書實施例提供了一種基于多模態的人機交互方法及裝置。在終端具備多種模態信息收集能力的前提下,當用戶與終端進行交互時,終端可以收集到用戶輸入的多模態信息,包括視頻信息、語音信息、用戶通過輸入操作輸入的語言文本和事件文本等,并將該多模態信息傳輸至服務器。服務器可以從多模態信息中提取用戶指令和用戶語言,并分別將用戶指令輸入指令處理器并得到第一輸出內容,將用戶語言輸入自然語言處理器并得到第二輸出內容。接著,服務器可以基于第一輸出內容和第二輸出內容的融合,確定針對用戶的回應內容。
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        • 本發明涉及一種對話應答方法,包括步驟:獲取歷史對話信息和背景知識信息,并進行文本預處理;將預處理后的歷史對話信息和背景知識信息映射為詞嵌入向量;分別對歷史對話信息和背景知識信息的詞嵌入向量進行編碼,得到歷史對話信息的特征表示hx和背景知識信息的特征表示hk;將特征表示hx和特征表示hk共同輸入知識選擇模型,得到應答知識信息的特征表示對特征表示進行解碼,得到對應的應答知識信息。本發明提供對話應答方法綜合歷史對話上下文、歷史應答知識差異以及對話主題來進行應答知識信息的選擇,能夠提高對話系統響應的準確度,使機器在與人們在對話中能夠生成信息豐富、語義流暢且有效信息性較高的回答。
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        • 本發明公開了一種對話生成系統的知識庫問答對生成方法,提出圖譜問題相關性提取網絡,然后基于知識蒸餾技術令知識庫問答對生成網絡學習圖譜問題相關性提取網絡提取到的圖譜問題交互信息,從而有效提升知識庫問答對生成效果。本發明的貢獻主要有兩個方面:(1)提出一種融合目標問句知識的圖譜問題相關性提取網絡,該網絡能夠準確捕捉圖譜問題交互信息;(2)提出一種給知識庫問答對生成網絡增強圖譜問題交互信息的方法,通過同時最小化知識庫問答對生成網絡與圖譜問題相關性提取網絡之間中間狀態和單詞預測概率的差異,令知識庫問答對生成網絡學習到圖譜問題相關性提取網絡提取到的圖譜問題交互信息,從而改善問句生成表現。
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        • 本發明公開了一種問卷數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質,其中該方法包括:獲取第一語音信息作為根節點的流程信息,對流程信息進行識別得到第一標識;根據第一標識對子節點集合的識別信息進行匹配得到目標節點,并輸出目標節點中的第一語音回復;根據第一語音回復接收第二語音信息,將第二語音信息作為目標節點的流程信息;確定匹配到的目標節點的識別信息為結束流程,則退出問卷調查流程;根據問卷調查流程得到配置文件,并將配置文件作為問卷調查的結果。本發明通過提出一種問卷數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質,以實現在對問卷調查過程中自動化的用戶引導,提升復雜邏輯的開發效率。本發明可廣泛應用于問卷數據處理領域。
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        • 2022-08-17 - 2022-09-16 - G06F16/332
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        • 本申請涉及一種知識問答模型訓練方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品。該方法包括:將訓練詢問語句輸入初始知識問答模型進行編解碼,得到初始實體、初始詢問屬性以及初始實體表征信息,基于初始實體、初始詢問屬性以及初始實體表征信息得到初始答復語句,并進行實體分類識別,得到初始實體標注信息;基于初始答復語句和訓練答復語句得到答復損失信息,并基于訓練實體標簽和初始實體標注信息得到實體標注損失信息;基于答復損失信息和實體標注損失信息更新初始知識問答模型,得到更新知識問答模型并進行循環迭代,得到目標知識問答模型,目標知識問答模型用于對詢問語句生成對應的答復語句。采用本方法能夠提高知識問答的準確性。
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        • 李曉飛;郭苗苗;任云青 - 南京郵電大學
        • 2019-08-12 - 2022-09-16 - G06F16/332
        • 本發明公開了一種基于知識圖譜的問答搜索方法及系統,方法包括從QA語料庫中每條語料中抽取對應的實體、謂詞和值;以三元組形式導入圖形數據庫,形成乒乓球領域的知識圖譜;選取QA語料庫中的問題表示為問題模板,形成問題模板知識庫;根據問題模板知識庫中的每個問題模板所對應的實體和值,查找連接實體和值的直接謂詞,將問題模板映射到此謂詞構建謂詞模板知識庫;對用戶提出的問題抽取實體,在謂詞模板知識庫中查找出該實體所對應的謂詞,得到對應的實體?謂詞對;根據實體?謂詞對在知識圖譜中進行查詢,得到對應的值即為答案。本發明使用問題模板進行問題表示,相比于之前基于關鍵字、規則、同義詞的問題表示方法更加準確方便。
        • 一種對話生成系統及對話實現方法-201910898543.2
        • 楊志明 - 深思考人工智能科技(上海)有限公司
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        • 本發明公開了一種對話生成系統及對話實現方法,本發明實施例設置的對話生成系統采用encoder?decoder結構的神經網絡,在編碼層中采用分別針對字符級及詞語級的雙編碼層,且將經過該雙編碼層編碼后的信息進行聯合。在編碼層對包含對話目標、相關知識信息及對話序列的數據集進行編碼之前,分別針對字符級的編碼層及針對詞語級的編碼層進行數據集的重構后,再輸入到對話生成系統中的雙編碼層分別編碼及聯合后,再輸入給解碼層,由解碼層使用transformer模型根據聯合后的數據集信息生成相應對話回復。這樣,本發明提高生成的相應對話回復的準確性及流暢性。
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        • 本發明的實施方式提供了一種郵件的智能回復方法、介質、裝置和計算設備。該郵件的智能回復方法包括:獲取當前接收到的電子郵件中的郵件內容;獲取所述郵件內容中的規則關鍵字,并根據所述規則關鍵字確定所述電子郵件的規則回復語句;根據所述郵件內容確定所述電子郵件的意圖類別,并根據所述意圖類別確定所述電子郵件的多個意圖回復語句;根據所述規則回復語句和所述意圖回復語句得到多個候選回復語句;響應于針對所述候選回復語句的選擇指令,按照相應被選擇的候選回復語句對所述電子郵件進行回復。通過規則與意圖結合的方式,本發明的方法能夠提高郵件回復的效率和準確率,提高用戶溝通效率。
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        • 翟永青 - 未鯤(上海)科技服務有限公司
        • 2022-06-23 - 2022-09-13 - G06F16/332
        • 本發明涉及人工智能技術,揭露了一種知識庫的優化方法,包括:獲取目標用戶的最新提問語義和歷史問答記錄語義;根據原知識庫對所述最新提問語義進行答案匹配,當匹配到所述最新提問語義的語義答案時,獲取所述目標用戶的語義滿意度,根據所述語義答案和語義滿意度對所述原知識庫進行數據更新,當無法匹配到所述最新提問語義的語義答案時獲取預設網頁的網頁答案;獲取所述目標用戶的網頁滿意度,根據所述網頁答案和網頁滿意度對所述原知識庫進行數據更新,完成對所述原數據庫的優化。此外,本發明還涉及區塊鏈技術,數據列表可存儲于區塊鏈的節點。本發明還提出一種知識庫的優化裝置、電子設備以及存儲介質。本發明可以提高知識庫的優化效率。
        • 對話信息處理方法、系統、設備及存儲介質-202210567256.5
        • 紀春霞;文博;劉云峰 - 深圳追一科技有限公司
        • 2022-05-23 - 2022-09-13 - G06F16/332
        • 本申請涉及一種對話信息處理方法、系統、設備及介質,涉及人工智能技術領域,該對話信息處理方法包括:獲取用戶詢問信息;依據所述用戶詢問信息進行識別分類處理,得到所述用戶詢問信息對應的主題識別結果信息;依據所述主題識別結果信息和所述用戶詢問信息對應的目標特征信息進行融合處理,得到回答列表信息;依據所述回答列表信息,確定所述用戶詢問信息對應的詢問結果信息,從而使得詢問結果信息更加符合對話主題相關的語境,提高對話系統的會話流暢度,增加對話的體驗感和用戶滿意感。
        • 知識問題庫構建方法、問答處理方法、裝置、設備和介質-202011035112.2
        • 喬超;楊一航;楊旭東 - 北京字節跳動網絡技術有限公司
        • 2020-09-27 - 2022-09-13 - G06F16/332
        • 本公開實施例涉及一種知識問題庫構建方法、問答處理方法、裝置、設備和介質,其中,該知識問題庫構建方法包括:獲取知識圖譜中不同類型的知識;其中,不同類型的知識包括節點類型知識和關系類型知識;根據不同類型的知識,生成與知識對應的問題以及問題的答案;利用生成的問題以及問題的答案構建知識問題庫。本公開實施例通過基于知識圖譜預先構建知識問題庫,在針對知識圖譜的問答場景中,可以提高用戶需求答案的確定效率,提高答案反饋的準確性。
        • 一種通過配置單實現語音識別意圖定制的方法-202011217455.0
        • 辛裴;陳鵬;楊祉雄 - 北京致遠互聯軟件股份有限公司
        • 2020-11-04 - 2022-09-13 - G06F16/332
        • 本發明公開了一種通過配置單實現語音識別意圖定制的方法,其具體操作流程包含以下步驟:A、預備應用場景數據;B、配置智能應用腳本文件;C、場景關鍵元素的排列組合;D、接入用戶自身關鍵業務元素;E、業務數據智能更新維護,將日常人們用語中涉及到的人、物、時間、地點、事件等元素,通過開發工具對元素進行排列組合窮舉,形成模板文件,當業務場景涉及到以上元素時,只需要套模板,就可以生成對話模板,封裝了第三方平臺API,并設計簡單規則,解析腳本文件,打通了用戶業務場景、本地系統和第三方AI輔助平臺的數據鏈路,保證了用戶用簡單的方式就能對智能應用進行增刪改等能力。
        • 一種基于面向對象語言處理的檔案管理方法-202110684522.8
        • 周杏;李帥 - 中盾創新數字科技(北京)有限公司
        • 2021-06-21 - 2022-09-13 - G06F16/332
        • 本發明請求保護的一種基于面向對象語言處理的檔案管理方法,面向多查詢語言平臺,通過獲取待處理檔案,對待處理檔案進行預處理,對預處理后的所述待處理檔案進行元數據提取,獲取所述待處理檔案的用戶交互數據,基于所述用戶交互數據和所述元數據,選擇合適的語言查詢平臺,將所述待處理檔案發送至所述合適的語言查詢平臺。通過確定所述待處理檔案的處理優先級,對檔案的查詢處理進行個性化需求匹配,以及基于客觀條件,即當前資源調度情況結合進行數據查詢平臺的選取和優先級排序,真正做到滿足多查詢語言平臺的用戶需求的查詢條件以及符合客觀資源情況的查詢操作。
        • 應答話術的生成方法、裝置、設備、介質及產品-202210681215.9
        • 張智慧;鄒波;宋雙永 - 京東科技信息技術有限公司
        • 2022-06-15 - 2022-09-09 - G06F16/332
        • 本公開提供一種應答話術的生成方法、裝置、設備、介質及產品,方法包括:獲取輸入的應答數據;提取應答數據中的第一關鍵詞,并確定每個第一關鍵詞在話術索引表中對應的索引號;獲取每個索引號在話術表中對應的應答話術;基于獲取的應答話術,生成預設個數的目標應答話術。本公開用以解決現有技術中需要客服手動打出應答內容,導致的效率低、準確性低的缺陷,實現快速、精準的為客服提供輔助性的應答話術。
        • 智能客服對話方法、裝置、設備和介質-202210686513.7
        • 葉磊 - 未鯤(上海)科技服務有限公司
        • 2022-06-16 - 2022-09-09 - G06F16/332
        • 本申請的智能客服對話方法、裝置、設備和介質,其中方法包括:接入客戶電話,根據客戶語音提取客戶語音特征。根據客戶語音特征識別客戶性別,根據客戶性別分配智能客服。在智能客服與客戶對話的過程中提取客戶的對話語音特征,通過多模態語音識別模型檢測對話語音特征的情感狀態。若檢測到情感狀態為不滿意時,將智能客服切換為人工客服;其中,多模態語音識別模型為使用情感特征參數訓練支持向量機模型得到。當檢測到情感狀態為不滿意時及時的將智能客服切換為人工客服,通過人工溝通的方式解決客戶的問題,提升客戶的滿意度。
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