[發明專利]語料識別方法及裝置、電子設備、存儲介質在審
| 申請號： | 202011523546.7 | 申請日： | 2020-12-21 |
| 公開（公告）號： | CN112613295A | 公開（公告）日： | 2021-04-06 |
| 發明（設計）人： | 簡仁賢;李佳純 | 申請（專利權）人： | 竹間智能科技（上海）有限公司 |
| 主分類號： | G06F40/211 | 分類號： | G06F40/211;G06F40/216;G06F40/289;G06F16/332;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 鐘揚飛 |
| 地址： | 200030 上海市徐*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 語料 識別 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種語料識別方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取待識別語料；
提取所述待識別語料的語料特征向量；所述語料特征向量包括：第一詞嵌入特征向量、第一句子嵌入特征向量以及第一詞頻特征向量；
針對每個業務問題，根據所述業務問題對應的問題特征向量，計算所述語料特征向量與所述問題特征向量之間的特征相似度；所述問題特征向量包括第二詞嵌入特征向量、第二句子嵌入特征向量以及第二詞頻特征向量；
選取與所述語料特征向量之間的特征相似度最高的業務問題作為所述待識別語料的識別結果。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對每個業務問題，根據所述業務問題對應的問題特征向量，計算所述語料特征向量與所述問題特征向量之間的特征相似度，包括：
針對每個業務問題，提取所述業務問題對應的第二詞嵌入特征向量、第二句子嵌入特征向量以及第二詞頻特征向量；
計算所述第一詞嵌入特征向量與第二詞嵌入特征向量之間的第一相似度、所述第一句子嵌入特征向量與第二句子嵌入特征向量之間的第二相似度、所述第一詞頻特征向量與第二詞頻特征向量之間的第三相似度；
計算所述第一相似度、所述第二相似度與所述第三相似度之和，得到所述待識別語料的語料特征向量與所述業務問題的問題特征向量之間的特征相似度。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述待識別語料的語料特征向量，包括：
對所述待識別語料進行分詞，得到多個詞匯；
將每個所述詞匯分別作為已訓練的詞嵌入模型的輸入，獲得每個所述詞匯對應的詞嵌入特征；
計算所有詞匯對應的詞嵌入特征的平均值，得到所述第一詞嵌入特征。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將每個所述詞匯分別作為已訓練的詞嵌入模型的輸入，獲得每個所述詞匯對應的詞嵌入特征之后，所述方法還包括：
若任一所述詞匯不在預設詞表內，則采用默認特征值作為所述詞匯的詞嵌入特征。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述待識別語料的語料特征向量，包括：
將所述待識別語料作為已訓練的句子嵌入模型的輸入，獲得所述句子嵌入模型輸出的所述第一句子嵌入特征向量。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述待識別語料的語料特征向量，包括：
將所述待識別語料作為已訓練的詞頻模型的輸入，獲得所述詞頻模型輸出的所述第一詞頻特征向量。
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述語料特征向量與所述問題特征向量之間的特征相似度，包括：
計算所述語料特征向量與所述問題特征向量之間的余弦相似度，將所述余弦相似度作為所述特征相似度。
8.一種語料識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：
語料獲取模塊，用于獲取待識別語料；
特征提取模塊，用于提取所述待識別語料的語料特征向量；所述語料特征向量包括：第一詞嵌入特征向量、第一句子嵌入特征向量以及第一詞頻特征向量；
相似度計算模塊，用于針對每個業務問題，根據所述業務問題對應的問題特征向量，計算所述語料特征向量與所述問題特征向量之間的特征相似度；所述問題特征向量包括第二詞嵌入特征向量、第二句子嵌入特征向量以及第二詞頻特征向量；
問題確定模塊，用于選取與所述語料特征向量之間的特征相似度最高的業務問題作為所述待識別語料的識別結果。
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：
處理器；
用于存儲處理器可執行指令的存儲器；
其中，所述處理器被配置為執行權利要求1-7任意一項所述的語料識別方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序可由處理器執行以完成權利要求1-7任意一項所述的語料識別方法。
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