基于人工智能的語義判定處理方法和裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術公開了一種基于人工智能的語義判定處理方法和裝置，其中，方法包括：對待處理的輸入信息進行切詞處理，提取一個或多個文本特征；根據預先訓練的語義識別模型對文本特征進行分類處理，獲取與文本特征對應的語義置信度；若語義置信度小于預設閾值，則確定輸入信息不具有語義文本。該方法根據待處理輸入信息的文本特征對待處理信息進行處理，提高了語義識別的準確率。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及信息處理
，尤其涉及一種基于人工智能的語義判定處理方法和裝置。
技術介紹
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。隨著互聯網技術的發展，語義識別越來越廣泛的被應用于各個應用場景中，比如，在導航應用程序中，可通過對用戶輸入的語音進行語義識別，以為用戶提供導航服務等。其中，在對待解析的文本等信息進行語義識別時，為了提高識別效率，將不具有語義的信息單獨處理，對包含明確的信息進行語義解析處理。然而相關技術中，在對待解析的文本等信息進行語義識別時，可能會產生誤判，比如會將一些指令型文本誤判為無語義文本等，語義判定不準確。
技術實現思路
本專利技術的目的旨在至少在一定程度上解決上述的技術問題之一。為此，本專利技術的第一個目的在于提出一種基于人工智能的語義判定處理方法，該方法根據待處理輸入信息的文本特征對待處理信息進行處理，提高了語義識別的準確率。本專利技術的第二個目的在于提出一種基于人工智能的語義判定處理裝置。本專利技術的第三個目的在于提出另一種基于人工智能的語義判定處理裝置。本專利技術的第四個目的在于提出一種非臨時性計算機可讀存儲介質。本專利技術的第五個目的在于提出一種計算機程序產品。為了實現上述目的，本專利技術第一方面實施例提出了一種基于人工智能的語義判定處理方法，包括以下步驟：對待處理的輸入信息進行切詞處理，提取一個或多個文本特征；根據預先訓練的語義識別模型對所述文本特征進行分類處理，獲取與所述文本特征對應的語義置信度；若所述語義置信度小于預設閾值，則確定所述輸入信息不具有語義文本。本專利技術實施例的基于人工智能的語義判定處理方法，對待處理的輸入信息進行切詞處理，提取一個或多個文本特征，并根據預先訓練的語義識別模型對文本特征進行分類處理，獲取與文本特征對應的語義置信度，從而若語義置信度小于預設閾值，則確定輸入信息不具有語義文本。由此，根據待處理輸入信息的文本特征對待處理信息進行處理，提高了語義識別的準確率。另外，本專利技術實施例的基于人工智能的語義判定處理方法，還具有如下附加的技術特征：在本專利技術的一個實施例中，還包括：若所述語義置信度大于等于預設閾值，則確定所述輸入信息具有語義文本。在本專利技術的一個實施例中，在所述對待處理的輸入信息進行切詞處理，提取一個或多個文本特征之前，還包括：將所述輸入信息與預設的語義特征庫進行匹配；如果所述輸入信息與預設的語義特征庫匹配失敗，則對所述輸入信息進行切詞處理。在本專利技術的一個實施例中，在所述將所述輸入信息與預設的語義特征庫進行匹配之后，還包括：如果所述輸入信息與預設的語義特征庫匹配成功，根據所述語義特征庫的類型確定所述輸入信息是否具有語義文本。在本專利技術的一個實施例中，所述如果所述輸入信息與預設的語義特征庫匹配成功，根據所述語義特征庫的類型確定所述輸入信息是否具有語義文本，包括以下至少之一：若所述語義特征庫包含指令模板，如果所述輸入信息與所述指令模板匹配成功，則確定所述輸入信息包含語義文本；若所述語義特征庫包含閑聊語料模板，如果所述輸入信息與所述閑聊語料模板匹配成功，則確定所述輸入信息包含無語義文本；若所述語義特征庫包含無語義文本的黑名單信息，如果所述輸入信息與所述黑名單信息匹配成功，則確定所述輸入信息包含無語義文本；若所述語義特征庫包含具有語義文本的白名單信息，如果所述輸入信息與所述白名單信息匹配成功，則確定所述輸入信息包含語義文本。為了實現上述目的，本專利技術第二方面實施例提出了一種基于人工智能的語義判定處理裝置，包括：第一處理模塊，用于對待處理的輸入信息進行切詞處理；提取模塊，用于提取一個或多個文本特征；第二處理模塊，用于根據預先訓練的語義識別模型對所述文本特征進行分類處理；獲取模塊，用于獲取與所述文本特征對應的語義置信度；第一確定模塊，用于在所述語義置信度小于預設閾值時，確定所述輸入信息不具有語義文本。本專利技術實施例的基于人工智能的語義判定處理裝置，對待處理的輸入信息進行切詞處理，提取一個或多個文本特征，并根據預先訓練的語義識別模型對文本特征進行分類處理，獲取與文本特征對應的語義置信度，從而若語義置信度小于預設閾值，則確定輸入信息不具有語義文本。由此，根據待處理輸入信息的文本特征對待處理信息進行處理，提高了語義識別的準確率。另外，本專利技術實施例的基于人工智能的語義判定處理裝置，還具有如下附加的技術特征：在本專利技術的一個實施例中，所述第一確定模塊還用于：在所述語義置信度大于等于預設閾值時，確定所述輸入信息具有語義文本。在本專利技術的一個實施例中，還包括：匹配模塊，用于將所述輸入信息與預設的語義特征庫進行匹配；所述第一處理模塊，用于在所述輸入信息與預設的語義特征庫匹配失敗時，對所述輸入信息進行切詞處理。在本專利技術的一個實施例中，還包括：第二確定模塊，用于在所述輸入信息與預設的語義特征庫匹配成功時，根據所述語義特征庫的類型確定所述輸入信息是否具有語義文本。在本專利技術的一個實施例中，所述第二確定模塊用于：若所述語義特征庫包含指令模板，在所述輸入信息與所述指令模板匹配成功時，確定所述輸入信息包含語義文本；若所述語義特征庫包含閑聊語料模板，在所述輸入信息與所述閑聊語料模板匹配成功時，確定所述輸入信息包含無語義文本；若所述語義特征庫包含無語義文本的黑名單信息，在所述輸入信息與所述黑名單信息匹配成功時，確定所述輸入信息包含無語義文本；若所述語義特征庫包含具有語義文本的白名單信息，在所述輸入信息與所述白名單信息匹配成功時，確定所述輸入信息包含語義文本。為了實現上述目的，本專利技術第三方面實施例提出了另一種基于人工智能的語義判定處理裝置，其特征在于，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：對待處理的輸入信息進行切詞處理，提取一個或多個文本特征；根據預先訓練的語義識別模型對所述文本特征進行分類處理，獲取與所述文本特征對應的語義置信度；若所述語義置信度小于預設閾值，則確定所述輸入信息不具有語義文本。為了實現上述目的，本專利技術第四方面實施例提出了一種非臨時性計算機可讀存儲介質，當所述存儲介質中的指令由移動終端的處理器被執行時，使得移動終端能夠執行一種基于人工智能的語義判定處理方法，所述方法包括：對待處理的輸入信息進行切詞處理，提取一個或多個文本特征；根據預先訓練的語義識別模型對所述文本特征進行分類處理，獲取與所述文本特征對應的語義置信度；若所述語義置信度小于預設閾值，則確定所述輸入信息不具有語義文本。為了實現上述目的，本專利技術第五方面實施例提出了一種計算機程序產品，當所述計算機程序產品中的指令處理器執行時，執行一種基于人工智能的語義判定處理方法，所述方法包括：對待處理的輸入信息進行切詞處理，提取一個或多個文本特征；根據預先訓練的語義識別模型對所述文本特征進行分類處理，獲取與所述文本特征對應的語義置信度；若所述語義置信度小于預設閾值，則確定所述輸入信息不具有語義文本。本專利技術附加的方面和優點將在下面本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于人工智能的語義判定處理方法，其特征在于，包括以下步驟：對待處理的輸入信息進行切詞處理，提取一個或多個文本特征；根據預先訓練的語義識別模型對所述文本特征進行分類處理，獲取與所述文本特征對應的語義置信度；若所述語義置信度小于預設閾值，則確定所述輸入信息不具有語義文本。

【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的語義判定處理方法，其特征在于，包括以下步驟：對待處理的輸入信息進行切詞處理，提取一個或多個文本特征；根據預先訓練的語義識別模型對所述文本特征進行分類處理，獲取與所述文本特征對應的語義置信度；若所述語義置信度小于預設閾值，則確定所述輸入信息不具有語義文本。2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：若所述語義置信度大于等于預設閾值，則確定所述輸入信息具有語義文本。3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述對待處理的輸入信息進行切詞處理，提取一個或多個文本特征之前，還包括：將所述輸入信息與預設的語義特征庫進行匹配；如果所述輸入信息與預設的語義特征庫匹配失敗，則對所述輸入信息進行切詞處理。4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，在所述將所述輸入信息與預設的語義特征庫進行匹配之后，還包括：如果所述輸入信息與預設的語義特征庫匹配成功，根據所述語義特征庫的類型確定所述輸入信息是否具有語義文本。5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述如果所述輸入信息與預設的語義特征庫匹配成功，根據所述語義特征庫的類型確定所述輸入信息是否具有語義文本，包括以下至少之一：若所述語義特征庫包含指令模板，如果所述輸入信息與所述指令模板匹配成功，則確定所述輸入信息包含語義文本；若所述語義特征庫包含閑聊語料模板，如果所述輸入信息與所述閑聊語料模板匹配成功，則確定所述輸入信息包含無語義文本；若所述語義特征庫包含無語義文本的黑名單信息，如果所述輸入信息與所述黑名單信息匹配成功，則確定所述輸入信息包含無語義文本；若所述語義特征庫包含具有語義文本的白名單信息，如果所述輸入信息與所述白名單信息...

【專利技術屬性】
技術研發人員：胡澤進，姚樹杰，
申請(專利權)人：百度在線網絡技術北京有限公司，
類型：發明
國別省市：北京;11