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公开(公告)号：CN110008325A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910249981.6
申请日：2019-03-29
Applicant: 海南中智信信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于商用对话系统的口语语言理解及改写方法，包括以下步骤：根据用户所输入的话语，识别并获取话语所涉及的领域信息；根据话语所涉及的领域，识别并获取话语所包含的意图信息；根据意图信息检测用户话语中包含的槽位信息，并存储检测到的槽位信息；根据领域信息、意图信息、已存储的槽位信息对用户所输入话语进行改写，补全话语信息；根据用户所输入话语的领域信息和意图信息选择子对话系统提供服务，本方法能够解决商用对话系统中容易出现的语义传递阻塞问题，通过应用本方法，由于用户需求的变化从而导致子对话系统切换时，子对话系统能够根据改写后的用户话语了解用户需求，而不被用户感知，能够最大程度的保证用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN110222152B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201910455756.8
申请日：2019-05-29
Applicant: 北京邮电大学 , 海南中智信信息技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/289
Abstract: 本发明实施例提供一种基于机器阅读理解的问题答案获取方法及系统。其中，方法包括：将问题和对应的文档集输入至训练后的神经网络模型，获取训练后的神经网络模型的输出结果；根据输出结果，从文档集中确定问题对应的答案；其中，训练后的神经网络模型根据训练集训练得到，训练集包括多个样本问题以及每个样本问题对应的样本文档集和样本标签集。本发明实施例提供的方法及系统，通过将问题和对应的文档集输入至训练后的神经网络模型，根据训练后的神经网络模型的输出结果，从文档集中确定问题对应的答案。填补了描述类问题机器阅读理解模型的短缺，有效的利用了多文档的特点，保留了更多文档信息，能够更加精准地提取描述类问题的答案。
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公开(公告)号：CN110008325B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910249981.6
申请日：2019-03-29
Applicant: 海南中智信信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于商用对话系统的口语语言理解及改写方法，包括以下步骤：根据用户所输入的话语，识别并获取话语所涉及的领域信息；根据话语所涉及的领域，识别并获取话语所包含的意图信息；根据意图信息检测用户话语中包含的槽位信息，并存储检测到的槽位信息；根据领域信息、意图信息、已存储的槽位信息对用户所输入话语进行改写，补全话语信息；根据用户所输入话语的领域信息和意图信息选择子对话系统提供服务，本方法能够解决商用对话系统中容易出现的语义传递阻塞问题，通过应用本方法，由于用户需求的变化从而导致子对话系统切换时，子对话系统能够根据改写后的用户话语了解用户需求，而不被用户感知，能够最大程度的保证用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN110222152A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910455756.8
申请日：2019-05-29
Applicant: 北京邮电大学 , 海南中智信信息技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基于机器阅读理解的问题答案获取方法及系统。其中，方法包括：将问题和对应的文档集输入至训练后的神经网络模型，获取训练后的神经网络模型的输出结果；根据输出结果，从文档集中确定问题对应的答案；其中，训练后的神经网络模型根据训练集训练得到，训练集包括多个样本问题以及每个样本问题对应的样本文档集和样本标签集。本发明实施例提供的方法及系统，通过将问题和对应的文档集输入至训练后的神经网络模型，根据训练后的神经网络模型的输出结果，从文档集中确定问题对应的答案。填补了描述类问题机器阅读理解模型的短缺，有效的利用了多文档的特点，保留了更多文档信息，能够更加精准地提取描述类问题的答案。
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