CN108228191B - 语法编译系统以及语法编译方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种语法编译系统适用于自然语言。语法编译系统包括编译模块、输入装置以及处理器。编译模块具有内建句式模板。内建句式模板包括多个形式参数。编译模块为语法编译平台。输入装置用以接收词组数据以及语意数据。处理器耦接输入装置,并且用以执行编译模块。当处理器执行编译模块时,处理器读取编译模块当中的内建句式模板,并且将词组数据以及语意数据与内建句式模板结合,以产生语法表达式数据。另外,一种语法编译方法也被提出。
Description
技术领域
本发明是有关于一种语法编译技术,且特别是有关于一种语法编译系统以及语法编译方法。
背景技术
在智能语音辨识的应用领域中,自然语言理解(Natural LanguageUnderstanding,NLU)技术是目前重要的关键技术。自然语言理解技术能负责提取使用者语句中的关键信息,并且能判断使用者的意图,以对应于使用者的意图执行后续处理。然而,在自然语言理解系统的设置过程中,自然语言理解系统需编译语法规则来比对使用者语句中的关键信息。因此,为了使自然语言理解系统具有良好的理解功能,设置者需要编译大量的语法规则,而导致在设置自然语言理解系统的过程中需要花费大量的时间成本。有鉴于此,以下将提出几个示例实施例的解决方案。
发明内容
本发明提供一种语法编译系统以及语法编译方法可有效率地产生语法表达式数据,并且语法表达式数据可用于产生多个语法规则数据。
本发明的一种语法编译系统适用于自然语言。语法编译系统包括编译模块、输入装置以及处理器。编译模块具有内建句式模板。内建句式模板包括多个形式参数。编译模块为语法编译平台。输入装置用以接收词组数据以及语意数据。处理器耦接输入装置。处理器用以执行编译模块。当处理器执行编译模块时,处理器读取编译模块当中的内建句式模板,并且将词组数据以及语意数据与内建句式模板结合,以产生语法表达式数据。
本发明的一种语法编译方法适用于自然语言。语法编译方法包括以下步骤。执行编译模块,并且读取编译模块当中的内建句式模板,其中内建句式模板包括多个形式参数,并且编译模块为语法编译平台。接收词组数据以及语意数据。将词组数据以及语意数据与内建句式模板结合,以产生语法表达式数据。
基于上述,本发明的语法编译系统以及语法编译方法利用在编译模块中设定有内建句式模板,以使编译模块可直接将使用者输入的词组数据以及语意数据与内建句式模板结合,以快速地产生语法表达式数据。因此,本发明的语法编译系统以及语法编译方法可有效节省编译语法的工作量。
为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂,下文特举实施例,并配合所附附图作详细说明如下。
附图说明
图1图示本发明的一实施例的语法编译系统的示意图。
图2图示本发明的一实施例的编译模块的示意图。
图3图示本发明的一实施例的语法编译方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的内容可以被更容易理解,以下特举实施例做为本发明确实能够据以实施的示例。另外,凡可能的地方,在附图及实施方式中使用相同标号的元件/构件/步骤,是代表相同或类似部件。
图1图示本发明的一实施例的语法编译系统的示意图。在本实施例中,语法编译系统10包括电子装置100以及外部服务器200。语法编译系统10适用于自然语言理解(NaturalLanguage Understanding,NLU),并且具有语法编译的功能。电子装置100包括处理器110以及输入装置120,并且处理器110耦接输入装置120。外部服务器200包括编译模块210。在本实施例中,电子装置100可进一步包括有线通讯接口(interface)或无线通讯接口。电子装置100以有线或无线的方式通讯连接至外部服务器200,以读取并且执行编译模块210。编译模块210是一种开放式的语法编译平台。在本实施例中,处理器110可由输入装置120接收使用者提供的词组数据以及语意数据。编译模块210包括内建句式模板。处理器110可读取编译模块210当中的内建句式模板,并且将词组数据以及语意数据与内建句式模板结合,以产生语法表达式数据。
在本实施例中,电子装置100可例如是个人电脑(Personal Computer,PC)、台式电脑(Desktop PC)、笔记本电脑(Notebook PC)、平板电脑(Tablet PC)等诸如此类的电脑装置,本发明并不限于此。电子装置100设置有无线或有线的通讯模块,以使电子装置100利用通讯模块与外部服务器200进行通讯。举例来说,当使用者操作语法编译系统10时,使用者可操作电子装置100,以利用输入装置120输入操作指令,以使电子装置100可执行储存在外部服务器200当中的编译模块210,以进行语法编译工作。
在本实施例中,处理器110例如是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)、系统单芯片(System on Chip,SOC)或是其他可编程的一般用途或特殊用途的微处理器(Microprocessor)、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、可编程控制器、特定用途集成电路(Application Specific Integrated Circuits,ASIC)、可编程逻辑装置(Programmable Logic Device,PLD)、其他类似处理装置或这些装置的组合。值得注意的是,在本实施例中,处理器110包括编译器(Compiler),其中编译器可用以执行本发明各实施所述的各种自然语言编译工作。
在本实施例中,输入装置120可用以接收使用者输出的指令参数。输入装置120例如是键盘(Keyboard)、语音接收器(Voice receiver)、麦克风(Microphone)或这些装置的组合等。输入装置120可用以接收使用者提供的语音信息或指令参数等,本发明并不加以限制。在本实施例中,输入装置120可依据上述各种形式的输入方式来提供数据或参数至处理器110。
在本实施例中,外部服务器200为云端系统。外部服务器200用以提供自然语言的语法编译的应用程式接口(Application Programming Interface,API)。在本实施例中,电子装置100可读取外部服务器200的编译模块210,并且直接在外部服务器200上执行编译模块210。在一个实施例中,电子装置100也可先将编译模块210下载至电子装置100的存储器中,再执行编译模块210,本发明并不加以限制。
图2图示本发明的一实施例的编译模块的示意图。参考图1以及图2,编译模块210包括内建句式模板211,并且内建句式模板211可例如是命令句式模板或控制句式模板,并且这些句式通常用于表示同样语意的句子的不同句式,例如以下举例所述的多个模板都是用于表示同样语意的多个不同命令句式,但本发明并不限于此。内建句式模板211包括多个形式参数(formal parameter),并且这些形式参数包括动词性短语参数212_1以及名词性短语参数212_2。然而,在内建句式模板211中的动词性短语参数212_1以及名词性短语参数212_2的数量本发明并不加以限制,并且内建句式模板211也不限于动词参数或名词参数。在本实施例中,输入装置120提供词组数据220以及语意数据230,以使编译模块210将词组数据220以及语意数据230与内建句式模板211结合,以产生语法表达式数据240。
在本实施例中,词组数据220包括动词词组数据221以及名词词组数据222。动词词组数据220可包括多个动词实际参数(actual parameter),并且名词词组数据可包括多个名词实际参数,其中这些动词实际参数与名词实际参数通常用以表示同义词的多个名词或动词。在本实施例中,语意数据230包括字符串数据,并且字符串数据包括修饰符号以及语意词汇。在本实施例中,当处理器110将词组数据220以及语意数据230与内建句式模板211组合,以产生语法表达式数据240时,处理器110将这些动词实际参数中的至少一个以及这些名词实际参数中的至少一个与内建句式模板211中的这些形式参数相关联,以产生语法表达式数据240。在本实施例中,语法表达式数据240可包括一个或多个语法表达式。因此,当处理器110执行自然语言理解操作时,处理器110可利用语法表达式数据240来产生多个语法规则数据,并且利用这些语法规则数据来比对语料数据,以取得对应于语料数据的语意信息。
举例来说,内建句式模板211例如包括以下多个模板。
第一模板为“<_基本句式:template>:[=动词性短语,名词性短语=][请]$(动词性短语)$(名词性短语)”。
第二模板为“<_把字句:template>:[=动词性短语,名词性短语=][请]把$(名词性短语)$(动词性短语)”。
第三模板为“<_帮忙_动宾结构:template>:[=动词性短语,名词性短语=][请][帮]帮忙$(动词性短语)$(名词性短语)|$(名词性短语)[请][帮]帮忙$(动词性短语)|[请](帮[帮]|帮助)(我|俺)$(动词性短语)$(名词性短语)”|$(名词性短语)[请](帮[帮]|帮助)(我|俺)$(动词性短语)|[请](给|为)(我|俺)$(动词性短语)$(名词性短语)|$(名词性短语)[请](给|为)(我|俺)$(动词性短语)”。
以第一模板来说明,“<_基本句式:template>”表示一个模板的定义,其中“template”为关键字,并且这个模板名称为“_基本句式”。“[=动词性短语,名词性短语=]”为这个模板的参数说明,这里描述了两个参数分别为动词性短语以及名词性短语。“[请]$(动词性短语)$(名词性短语)”为这个模板的定义体。符号“$”为关键字,并且用以表示引用形式参数。符号“|”用以表示为“或”。在此范例中,上述这些模板的语言符号的编译内容是依据扩展巴科斯-瑙尔范式(Extended Backus-Naur Form,EBNF)的元语法(metalanguage)符号表示法来生成。
因此,在此示例中,使用者可通过输入装置120来输入词组数据220以及语意数据230到编译模块210。在此示例中,词组数据220的内容可例如是“<动词词组1>:启动|开启|打开|开”以及“<名词词组1>:空调”。语意数据230包括字符串数据,并且字符串数据的内容可例如是“<{@=openconditioner}>”,其中“@”为修饰符号,并且“openconditioner”为语意词汇。在此范例中,编译模块210可依据上述词组数据220以及语意数据230来产生以下分别对应于上述的第一至第三模板的多个语法。
第一语法为“<grammar_基本句式_1>:<_基本句式(<动词词组1>,<名词词组1>)><{@=openconditioner}>”。
第二语法为“<grammar_把字句_1>:<_把字句(<动词词组1>,<名词词组1>)><{@=openconditioner}>”。
第三语法为“<grammar_帮忙_动宾结构_1>:<_帮忙_动宾结构(<动词词组1>,<名词词组1>)><{@=openconditioner}>”。
以第一语法来说明,“<grammar_基本句式_1>”为语法的名子。“<_基本句式(<动词词组1>,<名词词组1>)>”表示调用第一模板“<_基本句式>”,并且同时传递第一模板的实际参数分别为<动词词组1>以及<名词词组1>。“<@=openconditioner>”表示为一个修饰符(modifier)。也就是说,如果第一语法与语料数据匹配后要输出“openconditioner”来表示语义。
因此,在此示例中,编译模块210可将上述第一至第三模板结合上述第一至第三语法来产生语法表达式数据240。当电子装置100执行自然语言理解操作时,处理器110可依据语法表达式数据240来取得多个语法规则。在此范例中,输入装置120提供的语料数据可例如是“请打开空调”、“请把空调打开”以及“请给我打开空调”。因此,处理器110可将语料“请打开空调”匹配于语法“<grammar_基本句式_1>”,并且输出语意信息“openconditioner”。处理器110可将语料“请把空调打开”匹配于语法“<grammar_把字句_1>”,并且输出语意信息“openconditioner”。处理器110可将语料“请给我打开空调”匹配于语法“<grammar_帮忙_动宾结构_1>”,并且输出语意信息“openconditioner”。据此,使用者无需编译任何语法规则即可依据本发明的语法编译系统10来产生多个语法。并且,使用者可依据不同需求来决定词组数据220的词组内容以及词组数量,而不限于上述范例。
图3图示本发明的一实施例的语法编译方法的流程图。参考图1至图3,本实施例的语法编译方法可至少适用于图1以及图2的语法编译系统10。在步骤S310中,电子装置100执行编译模块210,并且读取编译模块210当中的内建句式模板211,其中内建句式模板211包括多个形式参数,并且编译模块210为语法编译平台。在步骤S320中,电子装置100经由输入装置120接收词组数据220以及语意数据230。编译模块210将词组数据220以及语意数据230与内建句式模板211结合,以产生语法表达式数据240,其中语法表达式数据240可用于产生多个语法。也就是说,本实施例的语法编译方法可直接将使用者输入的词组数据220以及语意数据230与内建句式模板211结合,以快速地且便利地产生语法表达式数据240。因此,本实施例的语法编译方法可有效节省编译语法的工作量。
此外,关于本实施例的语法编译系统10的相关装置特征以及技术内容可依据上述图1以及图2实施例的内容而取得足够的教导、建议以及实施说明,因此不再赘述。
综上所述,本发明的语法编译系统以及语法编译方法可预先在外部服务器的平台上的编译模块中预先设置有内建句式模板。因此,当使用者通过电子装置与外部服务器进行通讯时,电子装置可直接读取内建句式模板,并且将使用者输入的词组数据以及语意数据与内建句式模板结合,以快速地产生语法表达式数据。此外,由于本发明的编译模块以及内建句式模板设置在云端系统中,因此云端维护人员也可以直接更新或输入新的内建句式模板到编译模块,以让多个使用者可分别通过各自的电子装置来使用编译模块中的内建句式模板。也就是说,本发明的语法编译系统以及语法编译方法可有效节省编译语法的工作量,并且具有维护方便以及可即时更新的特性。
虽然本发明已以实施例公开如上,然而其并非用以限定本发明,任何本领域普通技术人员,在不脱离本发明的精神和范围内,当可作些许的改动与润饰,因此本发明的保护范围当应当以所附的权利要求保护范围为准。
【符号说明】
10:语法编译系统
100:电子装置
110:处理器
120:输入装置
200:外部服务器
210:编译模块
211:内建句式模板
212_1:动词性短语参数
212_2:名词性短语参数
220:词组数据
221:动词词组数据
222:名词词组数据
230:语意数据
240:语法表达式数据
S310、S320、S330:步骤
Claims (12)
1.一种语法编译系统,适用于自然语言,包括:
编译模块,具有内建句式模板,所述内建句式模板包括多个形式参数,所述内建句式模板中的句式用于表示同样语意的句子的不同句式,其中所述编译模块为语法编译平台;
输入装置,用以接收词组数据以及语意数据,其中所述语意数据包括字符串数据,并且所述字符串数据包括修饰符号以及语意词汇;以及
处理器,耦接所述输入装置,并且用以执行所述编译模块,
其中当所述处理器执行所述编译模块时,所述处理器读取所述编译模块当中的所述内建句式模板,并且将所述词组数据以及所述语意数据与所述内建句式模板结合,以产生语法表达式数据。
2.如权利要求1所述的语法编译系统,其中当所述处理器执行自然语言理解操作时,所述处理器接收所述输入装置提供的语料数据,其中所述处理器利用所述语法表达式数据来产生多个语法规则数据,并且利用所述多个语法规则数据来比对所述语料数据,以取得对应于所述语料数据的语意信息。
3.如权利要求1所述的语法编译系统,其中所述内建句式模板为命令句式模板或控制句式模板。
4.如权利要求1所述的语法编译系统,其中所述多个形式参数包括动词性短语参数以及名词性短语参数。
5.如权利要求1所述的语法编译系统,其中所述词组数据包括动词词组数据以及名词词组数据,并且所述动词词组数据包括多个动词实际参数,所述名词词组数据包括多个名词实际参数,
其中当所述处理器将所述词组数据以及所述语意数据与所述内建句式模板组合,以产生所述语法表达式数据时,所述处理器将所述多个动词实际参数中的至少一个以及所述多个名词实际参数中的至少一个与所述多个形式参数相关联。
6.如权利要求1所述的语法编译系统,还包括外部服务器,其中所述编译模块设置在所述外部服务器中,并且所述处理器通讯连接至所述外部服务器,以读取并执行所述编译模块。
7.一种语法编译方法,适用于自然语言,包括:
执行编译模块,并且读取所述编译模块当中的内建句式模板,其中所述内建句式模板包括多个形式参数,所述内建句式模板中的句式用于表示同样语意的句子的不同句式,并且所述编译模块是语法编译平台;
接收词组数据以及语意数据,其中所述语意数据包括字符串数据,并且所述字符串数据包括修饰符号以及语意词汇;以及
将所述词组数据以及所述语意数据与所述内建句式模板结合,以产生语法表达式数据。
8.如权利要求7所述的语法编译方法,还包括:
执行自然语言理解操作,并且所述自然语言理解操作包括:
接收语料数据;
利用所述语法表达式数据来产生多个语法规则数据;以及
利用所述多个语法规则数据来比对所述语料数据,以取得对应于所述语料数据的语意信息。
9.如权利要求7所述的语法编译方法,其中所述内建句式模板为命令句式模板或控制句式模板。
10.如权利要求7所述的语法编译方法,其中所述多个形式参数包括动词性短语参数以及名词性短语参数。
11.如权利要求7所述的语法编译方法,其中所述词组数据包括动词词组数据以及名词词组数据,并且所述动词词组数据包括多个动词实际参数,所述名词词组数据包括多个名词实际参数,其中将所述词组数据以及所述语意数据与所述内建句式模板组合,以产生所述语法表达式数据的步骤包括:
将所述多个动词实际参数中的至少一个以及所述多个名词实际参数中的至少一个与所述多个形式参数相关联。
12.如权利要求7所述的语法编译方法,其中所述编译模块设置在外部服务器中,并且执行所述编译模块的步骤包括:
通讯连接至所述外部服务器,以读取并执行所述编译模块。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013053798A1 (en) * | 2011-10-14 | 2013-04-18 | Telefonica, S.A. | A method to manage speech recognition of audio calls |
CN103294666A (zh) * | 2013-05-28 | 2013-09-11 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 语法编译方法、语义解析方法以及对应装置 |
CN103440234A (zh) * | 2013-07-25 | 2013-12-11 | 清华大学 | 自然语言理解系统及方法 |
CN105895090A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-24 | 乐视控股(北京)有限公司 | 语音信号处理方法及装置 |
CN106649253A (zh) * | 2015-11-02 | 2017-05-10 | 涂悦 | 基于后验证的辅助控制方法及系统 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7890328B1 (en) * | 2006-09-07 | 2011-02-15 | At&T Intellectual Property Ii, L.P. | Enhanced accuracy for speech recognition grammars |
KR101042515B1 (ko) * | 2008-12-11 | 2011-06-17 | 주식회사 네오패드 | 사용자의 의도에 기반한 정보 검색방법 및 정보 제공방법 |
CN102479508B (zh) * | 2010-11-30 | 2015-02-11 | 国际商业机器公司 | 用于将文本转换成语音的方法和系统 |
US9613020B1 (en) * | 2014-09-15 | 2017-04-04 | Benko, LLC | Natural language user interface for computer-aided design systems |
US9646609B2 (en) * | 2014-09-30 | 2017-05-09 | Apple Inc. | Caching apparatus for serving phonetic pronunciations |
CN105845135A (zh) * | 2015-01-12 | 2016-08-10 | 芋头科技(杭州)有限公司 | 一种机器人系统的声音识别系统及方法 |
US10325590B2 (en) * | 2015-06-26 | 2019-06-18 | Intel Corporation | Language model modification for local speech recognition systems using remote sources |
CN106372054B (zh) * | 2015-07-24 | 2020-10-09 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种多语言语义解析的方法和装置 |
CN107610693B (zh) * | 2016-07-11 | 2021-01-29 | 科大讯飞股份有限公司 | 文本语料库的构建方法和装置 |
JP6760566B2 (ja) * | 2016-07-13 | 2020-09-23 | 株式会社富士通ソーシアルサイエンスラボラトリ | 端末装置、翻訳方法、及び、翻訳プログラム |
US10698951B2 (en) * | 2016-07-29 | 2020-06-30 | Booktrack Holdings Limited | Systems and methods for automatic-creation of soundtracks for speech audio |
JP6468258B2 (ja) * | 2016-08-01 | 2019-02-13 | トヨタ自動車株式会社 | 音声対話装置および音声対話方法 |
CN107644642B (zh) * | 2017-09-20 | 2021-01-15 | Oppo广东移动通信有限公司 | 语义识别方法、装置、存储介质及电子设备 |
-
2018
- 2018-02-06 CN CN201810116657.2A patent/CN108228191B/zh active Active
- 2018-03-31 TW TW107111464A patent/TWI675365B/zh active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013053798A1 (en) * | 2011-10-14 | 2013-04-18 | Telefonica, S.A. | A method to manage speech recognition of audio calls |
CN103294666A (zh) * | 2013-05-28 | 2013-09-11 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 语法编译方法、语义解析方法以及对应装置 |
CN103440234A (zh) * | 2013-07-25 | 2013-12-11 | 清华大学 | 自然语言理解系统及方法 |
CN106649253A (zh) * | 2015-11-02 | 2017-05-10 | 涂悦 | 基于后验证的辅助控制方法及系统 |
CN105895090A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-24 | 乐视控股(北京)有限公司 | 语音信号处理方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TWI675365B (zh) | 2019-10-21 |
CN108228191A (zh) | 2018-06-29 |
TW201935462A (zh) | 2019-09-01 |
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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