本公開(kāi)涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，尤其涉及語(yǔ)義要素識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)模型在自然語(yǔ)言理解任務(wù)上取得了顯著的成果。用戶(hù)常常通過(guò)訓(xùn)練后的深度學(xué)習(xí)模型對(duì)目標(biāo)文本內(nèi)容進(jìn)行語(yǔ)義要素識(shí)別。

2、相關(guān)技術(shù)中，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程通常包括灌注大量的語(yǔ)言訓(xùn)練數(shù)據(jù)，結(jié)合監(jiān)督、無(wú)監(jiān)督或半監(jiān)督訓(xùn)練方法，使模型能夠?qū)W習(xí)文本中的語(yǔ)義要素，從而完成模型的訓(xùn)練。然而，由于模型的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)和參數(shù)數(shù)量較多，導(dǎo)致模型的訓(xùn)練過(guò)程需要耗費(fèi)大量的計(jì)算資源和時(shí)間成本。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本公開(kāi)示例性實(shí)施例提供了一種語(yǔ)義要素識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，以解決相關(guān)技術(shù)中存在的問(wèn)題。

2、本公開(kāi)示例性實(shí)施例的第一方面，提供了一種語(yǔ)義要素識(shí)別方法，該方法包括：

3、接收用戶(hù)發(fā)送的待處理文本；

4、獲取預(yù)先構(gòu)建的語(yǔ)義要素識(shí)別模型，并將所述待處理文本輸入所述語(yǔ)義要素識(shí)別模型，獲得所述待處理文本對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義要素預(yù)測(cè)結(jié)果；所述語(yǔ)義要素識(shí)別模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括詞嵌入層、信息提取層和輸出層；其中，所述詞嵌入層用于獲取所述待處理文本對(duì)應(yīng)的多個(gè)標(biāo)識(shí)信息，并分別將所述多個(gè)標(biāo)識(shí)信息轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的詞向量矩陣；所述信息提取層用于提取多個(gè)詞向量矩陣分別對(duì)應(yīng)的文本特征向量；所述輸出層用于將多個(gè)文本特征向量轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義要素預(yù)測(cè)結(jié)果。

5、本公開(kāi)示例性實(shí)施例的第二方面，提供了一種語(yǔ)義要素識(shí)別裝置，該裝置包括：

6、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于接收用戶(hù)發(fā)送的待處理文本；

7、數(shù)據(jù)處理模塊，用于獲取預(yù)先構(gòu)建的語(yǔ)義要素識(shí)別模型，并將所述待處理文本輸入所述語(yǔ)義要素識(shí)別模型，獲得所述待處理文本對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義要素預(yù)測(cè)結(jié)果；所述語(yǔ)義要素識(shí)別模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括詞嵌入層、信息提取層和輸出層；其中，所述詞嵌入層用于獲取所述待處理文本對(duì)應(yīng)的多個(gè)標(biāo)識(shí)信息，并分別將所述多個(gè)標(biāo)識(shí)信息轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的詞向量矩陣；所述信息提取層用于提取多個(gè)詞向量矩陣分別對(duì)應(yīng)的文本特征向量；所述輸出層用于將多個(gè)文本特征向量轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義要素預(yù)測(cè)結(jié)果。

8、本公開(kāi)示例性實(shí)施例的第三方面，提供了一種電子設(shè)備，包括：

9、至少一個(gè)處理器；

10、用于存儲(chǔ)至少一個(gè)處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器；其中，至少一個(gè)處理器用于執(zhí)行指令，以實(shí)現(xiàn)上述方法的步驟。

11、根據(jù)本公開(kāi)的第四方面，提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本公開(kāi)示例性實(shí)施例所述的方法。

12、本公開(kāi)示例性實(shí)施例采用的上述至少一個(gè)技術(shù)方案能夠達(dá)到以下有益效果：通過(guò)訓(xùn)練文本對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練可以使模型在特定領(lǐng)域的任務(wù)上學(xué)習(xí)到對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義要素，并減少訓(xùn)練過(guò)程中所需的計(jì)算資源。其次，語(yǔ)義要素識(shí)別模型利用預(yù)訓(xùn)練的詞嵌入層和信息提取層，將特征提取工作分解到不同層次，從而減輕模型的訓(xùn)練成本，使得深度學(xué)習(xí)模型能夠集成在中小型系統(tǒng)中，推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)模型在語(yǔ)義理解任務(wù)中的廣泛應(yīng)用。

技術(shù)特征：

1.一種語(yǔ)義要素識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息提取層包括多個(gè)信息提取子模塊；所述信息提取層用于提取多個(gè)詞向量矩陣分別對(duì)應(yīng)的文本特征向量，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述信息提取子模塊包括卷積網(wǎng)絡(luò)、上采樣層或池化層，所述卷積網(wǎng)絡(luò)、上采樣層或池化層按預(yù)設(shè)順序排列，所述方法還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于多次訓(xùn)練分別對(duì)應(yīng)的歐式距離，確定后續(xù)訓(xùn)練所使用的訓(xùn)練樣本或所述預(yù)設(shè)模型的權(quán)重，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

8.一種語(yǔ)義要素識(shí)別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開(kāi)涉及語(yǔ)義要素識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。上述語(yǔ)義要素識(shí)別方法包括：接收用戶(hù)發(fā)送的待處理文本；獲取預(yù)先構(gòu)建的語(yǔ)義要素識(shí)別模型，并將待處理文本輸入語(yǔ)義要素識(shí)別模型，獲得待處理文本對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義要素預(yù)測(cè)結(jié)果；語(yǔ)義要素識(shí)別模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括詞嵌入層、信息提取層和輸出層；詞嵌入層用于獲取待處理文本對(duì)應(yīng)的多個(gè)標(biāo)識(shí)信息，并分別將多個(gè)標(biāo)識(shí)信息轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的詞向量矩陣；信息提取層用于提取多個(gè)詞向量矩陣分別對(duì)應(yīng)的文本特征向量；輸出層用于將多個(gè)文本特征向量轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義要素預(yù)測(cè)結(jié)果。本公開(kāi)中的語(yǔ)義要素識(shí)別模型利用預(yù)訓(xùn)練的詞嵌入層和信息提取層，將特征提取工作分解到不同層次，從而減輕模型的訓(xùn)練成本。

技術(shù)研發(fā)人員：鐘新洋,王鵬,萬(wàn)超,劉璐,嚴(yán)杰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)設(shè)計(jì)院有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21