CN106557461A - 基于人工智能的语义解析处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的语义解析处理方法和装置，其中，方法包括：将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，其中，语义模板是根据与应用场景对应的语义槽位信息和设备信息生成的；如果输入信息与语义模板匹配成功，则根据与输入信息成功匹配的目标语义模板将输入信息转化成格式化数据；对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果。该方法提高了语义解析的准确率，提升了用户体验。

Description

基于人工智能的语义解析处理方法和装置

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的语义解析处理方法和装置。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

随着互联网技术的发展，语义识别越来越广泛的被应用于各个应用场景中，比如，在智能家居技术领域中，可通过对用户输入的语音进行语义识别，控制家用电器等。

相关技术中，基于关键字匹配等简单规则，对输入信息进行语义识别，语义识别的准确率不高，比如会将一些指令型文本误判为无语义文本等，语义判定不准确。

发明内容

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种基于人工智能的语义解析处理方法，该方法提高了语义解析的准确率，提升了用户体验。

本发明的第二个目的在于提出一种基于人工智能的语义解析处理装置。

本发明的第三个目的在于提出另一种基于人工智能的语义解析处理装置。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。

为了实现上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种基于人工智能的语义解析处理方法，包括以下步骤：将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，其中，所述语义模板是根据与应用场景对应的语义槽位信息和设备信息生成的；如果所述输入信息与所述语义模板匹配成功，则根据与所述输入信息成功匹配的目标语义模板将所述输入信息转化成格式化数据；对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

本发明实施例的基于人工智能的语义解析处理方法，将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，如果输入信息与语义模板匹配成功，则根据与输入信息成功匹配的目标语义模板将输入信息转化成格式化数据，对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果。由此，提高了语义解析的准确率，提升了用户体验。

另外，本发明实施例的基于人工智能的语义解析处理方法，还具有如下附加的技术特征：

在本发明的一个实施例中，若所述应用场景为智能家居应用，则与所述应用场景对应的语义槽位信息包括：

通用语义槽位信息和特定语义槽位信息。

在本发明的一个实施例中，在所述将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配之后，还包括：

如果所述输入信息与所述语义模板匹配失败，则将所述输入信息中的非目标设备信息与所述语义槽位信息进行匹配，对成功匹配的语义槽位信息进行处理获取候选语义槽位信息；若检测获知所述输入信息中包含目标设备信息，则将所述目标设备信息与所述设备信息进行匹配；

如果所述目标设备信息与所述设备信息匹配成功，则根据预设的与所述目标设备信息对应的语义槽位信息，从所述候选语义槽位信息中筛选出目标语义槽位信息；

根据所述目标设备信息和所述目标语义槽位信息将所述输入信息转化成格式化数据；

对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

在本发明的一个实施例中，在所述将所述目标设备信息与所述设备信息进行匹配之后，还包括：

如果所述目标设备信息与所述设备信息匹配失败，则反馈语义解析失败。

在本发明的一个实施例中，在所述对成功匹配的语义槽位信息进行处理获取候选语义槽位信息之后，还包括：

若检测获知所述输入信息中不包含目标设备信息，检测与所述候选语义槽位信息对应的候选设备信息是否唯一；

如果所述候选设备信息唯一，则根据所述候选设备信息和所述候选语义槽位信息将所述输入信息转化成格式化数据；

对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

在本发明的一个实施例中，在所述检测与所述候选语义槽位信息对应的候选设备信息是否唯一之后，还包括：

如果所述候选设备信息不唯一，则根据预设的与所述候选语义槽位信息对应的权重分别计算与每个候选设备信息对应的评分数据；

根据所述评分数据从所述候选设备信和对应的候选语义槽位信息中确定目标设备信息和对应的目标语义槽位信息；

根据所述目标设备信息和所述目标语义槽位信息将所述输入信息转化成格式化数据；

对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

为了实现上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种基于人工智能的语义解析处理装置，包括：匹配模块，用于将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，其中，所述语义模板是根据与应用场景对应的语义槽位信息和设备信息生成的；转化模块，用于在所述输入信息与所述语义模板匹配成功时，根据与所述输入信息成功匹配的目标语义模板将所述输入信息转化成格式化数据；生成模块，用于对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

本发明实施例的基于人工智能的语义解析处理装置，将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，如果输入信息与语义模板匹配成功，则根据与输入信息成功匹配的目标语义模板将输入信息转化成格式化数据，对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果。由此，提高了语义解析的准确率，提升了用户体验。另外，本发明实施例的语义判定处理装置，还具有如下附加的技术特征：

在本发明的一个实施例中，若所述应用场景为智能家居应用，则与所述应用场景对应的语义槽位信息包括：

通用语义槽位信息和特定语义槽位信息。

在本发明的一个实施例中，所述匹配模块还用于在所述输入信息与所述语义模板匹配失败时，将所述输入信息中的非目标设备信息与所述语义槽位信息进行匹配；

获取模块，用于对成功匹配的语义槽位信息进行处理获取候选语义槽位信息；

所述匹配模块用于在检测获知所述输入信息中包含目标设备信息时，将所述目标设备信息与所述设备信息进行匹配；

筛选模块，用于在所述目标设备信息与所述设备信息匹配成功时，根据预设的与所述目标设备信息对应的语义槽位信息，从所述候选语义槽位信息中筛选出目标语义槽位信息；

所述转化模块，用于根据所述目标设备信息和所述目标语义槽位信息将所述输入信息转化成格式化数据；

所述生成模块，用于对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

在本发明的一个实施例中，还包括：

反馈模块，用于在所述目标设备信息与所述设备信息匹配失败时，反馈语义解析失败。

在本发明的一个实施例中，还包括：

检测模块，用于在检测获知所述输入信息中不包含目标设备信息时，检测与所述候选语义槽位信息对应的候选设备信息是否唯一；

所述转化模块用于在所述候选设备信息唯一时，根据所述候选设备信息和所述候选语义槽位信息将所述输入信息转化成格式化数据；所述生成模块，用于对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

在本发明的一个实施例中，还包括：计算模块，用于在所述候选设备信息不唯一时，根据预设的与所述候选语义槽位信息对应的权重分别计算与每个候选设备信息对应的评分数据；确定模块，用于根据所述评分数据从所述候选设备信和对应的候选语义槽位信息中确定目标设备信息和对应的目标语义槽位信息；所述转化模块，用于根据所述目标设备信息和所述目标语义槽位信息将所述输入信息转化成格式化数据；

所述生成模块用于对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

为了实现上述目的，本发明第三方面实施例提出了另一种基于人工智能的语义解析处理装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，其中，所述语义模板是根据与应用场景对应的语义槽位信息和设备信息生成的；

如果所述输入信息与所述语义模板匹配成功，则根据与所述输入信息成功匹配的目标语义模板将所述输入信息转化成格式化数据；

对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

为了实现上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器被执行时，使得移动终端能够执行一种基于人工智能的语义解析处理方法，所述方法包括：

将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，其中，所述语义模板是根据与应用场景对应的语义槽位信息和设备信息生成的；如果所述输入信息与所述语义模板匹配成功，则根据与所述输入信息成功匹配的目标语义模板将所述输入信息转化成格式化数据；对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

为了实现上述目的，本发明第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行一种基于人工智能的语义解析处理方法，所述方法包括：

将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，其中，所述语义模板是根据与应用场景对应的语义槽位信息和设备信息生成的；

如果所述输入信息与所述语义模板匹配成功，则根据与所述输入信息成功匹配的目标语义模板将所述输入信息转化成格式化数据；

对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本发明一个实施例的基于人工智能的语义解析处理方法的流程图；

图2是根据本发明另一个实施例的基于人工智能的语义解析处理方法的流程图；

图3是根据本发明又一个实施例的基于人工智能的语义解析处理方法的流程图；

图4是根据本发明一个实施例的基于人工智能的语义解析处理装置的结构示意图；

图5是根据本发明另一个实施例的基于人工智能的语义解析处理装置的结构示意图；

图6是根据本发明又一个实施例的基于人工智能的语义解析处理装置的结构示意图；以及

图7是根据本发明还一个实施例的基于人工智能的语义解析处理装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的基于人工智能的语义解析处理方法和装置。

通常，在很多应用场景下，提供语义识别功能，比如，在导航应用场景中，可通过语义识别的方式，识别用户发出的语音“我想要去富国路”中的语义，以便于将该语义转换为需求指令“去富国路”，并提供到该目的地的导航服务等。

或者，在智能家居应用场景中，可通过语义识别的方式，识别用户发出的语音“我想要打开空调”中的语义，以便于将该语义转换为需求指令“开启空调”，并提供到打开空调的服务等。

然而，由于相关技术中，基于关键字匹配等简单规则进行语义识别，语义识别的准确率不高，比如在基于关键字匹配时，可能将用户输入的语音信息“风扇降温不快，使用别的吧”，通过识别关键字“风扇”，而执行打开风扇的操作，显然打开风扇并不符合用户的真正意图。

为了避免上述问题，提高语义识别的准确率，本发明提出了一种基于人工智能的语义解析处理方法，具体如下：

图1是根据本发明一个实施例的基于人工智能的语义解析处理方法的流程图。

如图1所示，该基于人工智能的语义解析处理方法可包括：

S101，将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，其中，语义模板是根据与应用场景对应的语义槽位信息和设备信息生成的。

具体地，根据与应用场景对应的语义槽位信息和设备信息，生成语义模板，其中，设备信息包括与当前应用场景对应的设备的ID、设备号等能表征设备唯一性的信息。

其中，语义槽位信息中包括与当前应用场景对应的多种控制指令信息，比如，当应用场景是智能家居应用时，与应用场景对应的语义槽位信息可以为开启指令信息，升高温度指令信息、关闭指令信息等与家用电器相关的控制指令信息等。

又比如，当应用场景是导航应用场景时，与应用场景对应的语义槽位信息可以为开启指令信息，直行指令信息、右拐指令信息、关闭指令信息等与导航功能相关的控制指令信息等。

另外，根据具体应用场景的不同，上述语义槽位信息可以为一种类型的槽位信息，也可以细分为多种类型的槽位信息。

举例而言，若应用场景为智能家居应用，则与应用场景对应的语义槽位信息可包括多个设备通用的通用槽位信息，比如通用槽位信息可包括“开启”、“关闭”等，可由冰箱、空调等多个设备使用的槽位信息，以及单个设备使用的特定槽位信息，比如可包括针对风扇的特定槽位信息“摇头”等。

也就是说，该语义模板中包括与当前应用场景对应的、多种语义槽位信息与设备信息的组合，比如，可包括针对空调设备的“开启”、“定时关闭”、“升温3度”等语义槽位信息，针对风扇设备的“开启”、“摇头”、“关闭”等语义槽位信息。

进而，通过将待处理的输入信息，与和应用场景对应的语义槽位信息和设备信息生成的语义模板进行匹配，通过语义槽位信息匹配输入信息中的具体操作指令，通过设备信息匹配输入信息中的具体操作对象，可准确解析输入信息包含的语义。

其中，待处理的输入信息可包括文本信息、语音信息等，且当待处理的输入信息是语音信息等非文本信息时，还可在对待处理的输入信息进行语义模型匹配之前，将非文本信息转换为文本信息等。

S102，如果输入信息与语义模板匹配成功，则根据与输入信息成功匹配的目标语义模板将输入信息转化成格式化数据。

具体地，如果输入信息与语义模板匹配成功，则表明当前输入信息中的语义信息，与相关语义模板中对应的语义一致，即解析出当前输入信息包含的语义。

进而，为了便于相关设备根据输入信息进行相应的操作，根据与输入信息成功匹配的目标语义模板将输入信息转化成格式化数据。

其中，格式化数据是以一种统一标准表示输入信息，按照输入信息中的具体内容类型(比如表示设备类型的内容，表示操作类型的内容等)进行转化并存储，比如根据与输入信息成功匹配的目标语义模板，将输入信息“开启空调”转化成“设备类型：空调”，“操作类型：开启”等并存储。

S103，对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果。

具体地，对格式化数据进行归一化操作，生成与输入信息对应的语义解析结果，以便于相关设备根据该语义解析结果，进行相应的操作。

其中，归一化操作用以将格式化数据转换成相关设备可识别的数据结构，比如将格式化数据转换成相关设备可识别的浮点型数据，又比如将格式化数据转换成相关设备可识别的存储长度为32位的数据等，从而可保证生成与输入信息对应的语义解析结果，可被相应设备识别并执行。

综上所述，本发明实施例的基于人工智能的语义解析处理方法，将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，如果输入信息与语义模板匹配成功，则根据与输入信息成功匹配的目标语义模板将输入信息转化成格式化数据，对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果。由此，提高了语义解析的准确率，提升了用户体验。

基于以上实施例，应当理解的是，在实际应用中，待处理的输入信息的内容是多种多样的，预设的语义模板中也可能只包含当前场景下，部分与应用场景对应的语义槽位信息和设备信息的组合，因而，在一些应用场景下，待处理的输入信息可能与预设的语义模板匹配失败。

为了更加全面的说明本发明实施例的基于人工智能的语义解析处理方法，下面结合待处理的输入信息与预设的语义模板匹配失败时，语义解析处理的具体实施过程，进行详细说明，说明如下：

图2是根据本发明另一个实施例的基于人工智能的语义解析处理方法的流程图，如图2所示，在上述步骤S101之后，该基于人工智能的语义解析处理方法包括：

S201，如果输入信息与语义模板匹配失败，则将输入信息中的非目标设备信息与语义槽位信息进行匹配，对成功匹配的语义槽位信息进行处理获取候选语义槽位信息。

具体地，如果输入信息与预设的语义模板匹配失败，则表明输入信息中，不包含语义模板中，与应用场景对应的语义槽位信息和设备信息的组合，因而，对输入信息中的非目标设备信息单独识别，将输入信息中的非目标设备信息与语义槽位信息进行匹配，并对成功匹配的语义槽位信息进行处理获取候选语义槽位信息。

比如，输入信息中包含的非目标设备信息为“帮我调高…”，则将非目标设备信息与语义槽位信息进行匹配，并对成功匹配的语义槽位信息进行处理，获取候选语义槽位信息“调高温度”，“调高亮度”等。

S202，若检测获知输入信息中包含目标设备信息，则将目标设备信息与设备信息进行匹配。

可以理解，在一些场景下，输入信息中包含目标设备信息，比如“帮我调高空调的温度”，因而将目标设备信息与设备信息进行匹配，以识别用户想要操作的设备对象。

其中，上述目标设备信息可包括设备的ID、设备编号、设备名称等表征设备唯一性的信息。

S203，如果目标设备信息与设备信息匹配成功，则根据预设的与目标设备信息对应的语义槽位信息，从候选语义槽位信息中筛选出目标语义槽位信息。

具体地，可预先针对目标设备设置与其对应的语义槽位信息，比如针对目标设备空调设置语义槽位信息为“调高温度”、“定时关闭”、“制冷模式”等，从而如果目标设备信息与设备信息匹配成功，确定了当前输入信息的目标设备。

因而，根据预设的与目标设备信息对应的语义槽位信息，从候选语义槽位信息中筛选出目标语义槽位信息。

举例而言，如果当前候选语义槽位信息中包括“调高温度”、“调高亮度”，但是目标设备信息与空调设备信息匹配成功，而空调对应的语义槽位信息包括上述“调高温度”，因而从“调高温度”、“调高亮度”中，筛选出目标语义槽位信息“调高温度”。

在本发明的另一个实施例中，如果目标设备信息与设备信息匹配失败，则表明当前输入信息中包含的设备信息，并不存在于当前场景下，无法根据输入信息对相应的设备进行控制，因而反馈语义解析失败。

其中，根据具体应用场景的不同，反馈语义解析失败可为语音提示反馈、震动反馈、蜂鸣反馈、警示灯闪烁反馈等，在此不一一列举。

S204，根据目标设备信息和目标语义槽位信息将输入信息转化成格式化数据。

S205，对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果。

具体地，在得到目标设备信息和目标语义槽位信息后，根据目标设备信息和目标语义槽位信息将输入信息转化成格式化数据，并对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果。

基于以上实施例，应当理解的是，在实际应用中，有可能输入信息中仅仅包含用户的某种功能需求，并没有特指执行该功能操作的目标设备，因而，需要根据输入信息中包含的具体内容，进行不同的处理操作，具体说明如下：

图3是根据本发明又一个实施例的基于人工智能的语义解析处理方法的流程图，如图3所示，在上述步骤S201之后，该基于人工智能的语义解析处理方法包括：

S301,若检测获知输入信息中不包含目标设备信息，检测与候选语义槽位信息对应的候选设备信息是否唯一。

具体地，有些场景下，待处理的输入信息中，仅仅包含非目标设备信息，且其非设备信息匹配的候选语义槽位隐含指向多个候选设备，比如，在智能家居应用场景下，候选语义槽位“提高温度”中，由于当前应用场景下，“空调”、“冰箱”等多个设备可执行提高温度的操作，因而，该候选语义槽位“提高温度”对应的候选设备信息具有多个。

而在有些场景下，尽管待处理的输入信息中，仅仅包含非目标设备信息，但是其非设备信息匹配的候选语义槽位隐含指向唯一的设备，比如，在智能家居应用场景下，候选语义槽位“开启摇头”中，由于当前应用场景下，只有“电扇”才能执行摇头的操作，因而，该候选语义槽位“开启摇头”对应的候选设备信息唯一。

因而，若检测获知输入信息中不包含目标设备信息，检测与候选语义槽位信息对应的候选设备信息是否唯一。

S302,如果候选设备信息唯一，则根据候选设备信息和候选语义槽位信息将输入信息转化成格式化数据。

具体地，如果候选设备信息唯一，则候选设备信息指向唯一的目标设备信息，因而根据候选设备信息和候选语义槽位信息将输入信息转化成格式化数据，以便于对格式化后的数据进行语义解析等。

S303,如果候选设备信息不唯一，则根据预设的与候选语义槽位信息对应的权重分别计算与每个候选设备信息对应的评分数据。

S304,根据评分数据从候选设备信息和对应的候选语义槽位信息中确定目标设备信息和对应的目标语义槽位信息。

具体地，预先根据不同设备对应的功能，根据不同的语义槽位信息设置其与不同设备信息对应的权重，针对功能相关性高的设备对应的权重高，功能相关性低的设备对应的权重低等。

举例而言，在智能家居应用场景下，针对语义槽位信息“开启制冷模式”，相关的设备信息包括空调、冰箱等，因为冰箱一直处于制冷模式，因而在实际应用中，很少需要主动控制其制冷，而空调包含制冷模式、制热模式、除湿模式等多种工作模式，因而在很多应用场景下，用户需要主动控制其开启制冷模式，从而语义槽位信息“开启制冷模式”，相对空调设置的权重高，相对冰箱设置的权重低等。

因而，如果候选设备信息不唯一，则根据预设的与候选语义槽位信息对应的权重分别计算与每个候选设备信息对应的评分数据，以根据评分数据从候选设备信息和对应的候选语义槽位信息中确定目标设备信息和对应的目标语义槽位信息。

S305,根据目标设备信息和目标语义槽位信息将输入信息转化成格式化数据。

具体地，在获取目标设备信息和目标语义槽位信息后，根据目标设备信息和目标语义槽位信息将输入信息转化成格式化数据，以便于将格式化进行相应的处理，以控制相应设备等。

S306,对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果。

具体地，对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果，以根据用户意图控制相应设备根据语义解析结果，执行相应的功能操作。

综上所述，本发明实施例的基于人工智能的语义解析处理方法，在输入信息与预设的语义模板匹配失败时，根据输入信息中的具体内容，进行不同的处理以实现语义的解析，以便于根据解析的结果控制相关设备进行相应的操作，进一步提高了语义解析的准确率，提升了用户体验。

为了实现上述实施例，本发明还提出了一种基于人工智能的语义解析处理装置，图4是根据本发明一个实施例的基于人工智能的语义解析处理装置的结构示意图，如图4所示，该基于人工智能的语义解析处理装置包括：匹配模块10、转化模块20和生成模块30。

其中，匹配模块10，用于将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，其中，语义模板是根据与应用场景对应的语义槽位信息和设备信息生成的。

其中，若应用场景为智能家居应用，则与应用场景对应的语义槽位信息包括：

通用语义槽位信息和特定语义槽位信息。

转化模块20，用于在输入信息与语义模板匹配成功时，根据与输入信息成功匹配的目标语义模板将输入信息转化成格式化数据。

生成模块30，用于对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果。

需要说明的是，前述对基于人工智能的语义解析处理方法的解释说明，也适用于本发明实施例的基于人工智能的语义解析处理装置，本发明基于人工智能的语义解析处理装置中未披露的细节，在此不再赘述。

综上所述，本发明实施例的基于人工智能的语义解析处理装置，将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，如果输入信息与语义模板匹配成功，则根据与输入信息成功匹配的目标语义模板将输入信息转化成格式化数据，对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果。由此，提高了语义解析的准确率，提升了用户体验。

图5是根据本发明另一个实施例的基于人工智能的语义解析处理装置的结构示意图，如图5所示，在如图4所示的基础上，基于人工智能的语义解析处理装置还包括获取模块40和筛选模块50。

其中，在本发明的实施例中，匹配模块10还用于在输入信息与语义模板匹配失败时，将输入信息中的非目标设备信息与语义槽位信息进行匹配。

获取模块40，用于对成功匹配的语义槽位信息进行处理获取候选语义槽位信息。

在本发明的实施例中，匹配模块10用于在检测获知输入信息中包含目标设备信息时，将目标设备信息与设备信息进行匹配。

筛选模块50，用于在目标设备信息与设备信息匹配成功时，根据预设的与目标设备信息对应的语义槽位信息，从候选语义槽位信息中筛选出目标语义槽位信息。

在本发明的另一个实施例中，图6是根据本发明又一个实施例的基于人工智能的语义解析处理装置的结构示意图，如图6所示，在如图5所示的基础上，基于人工智能的语义解析处理装置还包括反馈模块60。

其中，反馈模块60，用于在目标设备信息与设备信息匹配失败时，反馈语义解析失败。

转化模块20，用于根据目标设备信息和目标语义槽位信息将输入信息转化成格式化数据。

生成模块30，用于对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果。

图7是根据本发明还一个实施例的基于人工智能的语义解析处理装置的结构示意图，如图7所示，在如图5所示的基础上，基于人工智能的语义解析处理装置还包括检测模块70，计算模块,80和确定模块90。

其中，检测模块70，用于在检测获知输入信息中不包含目标设备信息时，检测与候选语义槽位信息对应的候选设备信息是否唯一。

在本发明的一个实施例中，转化模块20用于在所设备信息唯一时，根据候选设备信息和候选语义槽位信息将输入信息转化成格式化数据。

生成模块30用于对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果。

计算模块80，用于在候选设备信息不唯一时，根据预设的与候选语义槽位信息对应的权重分别计算与每个候选设备信息对应的评分数据。

确定模块90，用于根据评分数据从候选设备信和对应的候选语义槽位信息中确定目标设备信息和对应的目标语义槽位信息。

在本发明的一个实施例中，转化模块20，用于根据目标设备信息和目标语义槽位信息将输入信息转化成格式化数据。

生成模块30用于对格式化数据进行归一化操作处理生成与输入信息对应的语义解析结果。

需要说明的是，前述对基于人工智能的语义解析处理方法的解释说明，也适用于本发明实施例的基于人工智能的语义解析处理装置，本发明基于人工智能的语义解析处理装置中未披露的细节，在此不再赘述。

综上所述，本发明实施例的基于人工智能的语义解析处理装置，在输入信息与预设的语义模板匹配失败时，根据输入信息中的具体内容，进行不同的处理以实现语义的解析，以便于根据解析的结果控制相关设备进行相应的操作，进一步提高了语义解析的准确率，提升了用户体验。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.一种基于人工智能的语义解析处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，其中，所述语义模板是根据与应用场景对应的语义槽位信息和设备信息生成的；

如果所述输入信息与所述语义模板匹配成功，则根据与所述输入信息成功匹配的目标语义模板将所述输入信息转化成格式化数据；

对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述应用场景为智能家居应用，则与所述应用场景对应的语义槽位信息包括：

通用语义槽位信息和特定语义槽位信息。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配之后，还包括：

如果所述输入信息与所述语义模板匹配失败，则将所述输入信息中的非目标设备信息与所述语义槽位信息进行匹配，对成功匹配的语义槽位信息进行处理获取候选语义槽位信息；

若检测获知所述输入信息中包含目标设备信息，则将所述目标设备信息与所述设备信息进行匹配；

如果所述目标设备信息与所述设备信息匹配成功，则根据预设的与所述目标设备信息对应的语义槽位信息，从所述候选语义槽位信息中筛选出目标语义槽位信息；

根据所述目标设备信息和所述目标语义槽位信息将所述输入信息转化成格式化数据；

对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标设备信息与所述设备信息进行匹配之后，还包括：

如果所述目标设备信息与所述设备信息匹配失败，则反馈语义解析失败。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述对成功匹配的语义槽位信息进行处理获取候选语义槽位信息之后，还包括：

若检测获知所述输入信息中不包含目标设备信息，检测与所述候选语义槽位信息对应的候选设备信息是否唯一；

如果所述候选设备信息唯一，则根据所述候选设备信息和所述候选语义槽位信息将所述输入信息转化成格式化数据；

对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述检测与所述候选语义槽位信息对应的候选设备信息是否唯一之后，还包括：

如果所述候选设备信息不唯一，则根据预设的与所述候选语义槽位信息对应的权重分别计算与每个候选设备信息对应的评分数据；

根据所述评分数据从所述候选设备信和对应的候选语义槽位信息中确定目标设备信息和对应的目标语义槽位信息；

根据所述目标设备信息和所述目标语义槽位信息将所述输入信息转化成格式化数据；

对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

7.一种基于人工智能的语义解析处理装置，其特征在于，包括：

匹配模块，用于将待处理的输入信息与预设的语义模板进行匹配，其中，所述语义模板是根据与应用场景对应的语义槽位信息和设备信息生成的；

转化模块，用于在所述输入信息与所述语义模板匹配成功时，根据与所述输入信息成功匹配的目标语义模板将所述输入信息转化成格式化数据；

生成模块，用于对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，若所述应用场景为智能家居应用，则与所述应用场景对应的语义槽位信息包括：

通用语义槽位信息和特定语义槽位信息。

9.如权利要求7或8所述的装置，其特征在于，

所述匹配模块还用于在所述输入信息与所述语义模板匹配失败时，将所述输入信息中的非目标设备信息与所述语义槽位信息进行匹配；

获取模块，用于对成功匹配的语义槽位信息进行处理获取候选语义槽位信息；

所述匹配模块用于在检测获知所述输入信息中包含目标设备信息时，将所述目标设备信息与所述设备信息进行匹配；

筛选模块，用于在所述目标设备信息与所述设备信息匹配成功时，根据预设的与所述目标设备信息对应的语义槽位信息，从所述候选语义槽位信息中筛选出目标语义槽位信息；

所述转化模块，用于根据所述目标设备信息和所述目标语义槽位信息将所述输入信息转化成格式化数据；

所述生成模块，用于对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：

反馈模块，用于在所述目标设备信息与所述设备信息匹配失败时，反馈语义解析失败。

11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：

检测模块，用于在检测获知所述输入信息中不包含目标设备信息时，检测与所述候选语义槽位信息对应的候选设备信息是否唯一；

所述转化模块用于在所述候选设备信息唯一时，根据所述候选设备信息和所述候选语义槽位信息将所述输入信息转化成格式化数据；

所述生成模块，用于对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，还包括：

计算模块，用于在所述候选设备信息不唯一时，根据预设的与所述候选语义槽位信息对应的权重分别计算与每个候选设备信息对应的评分数据；

确定模块，用于根据所述评分数据从所述候选设备信和对应的候选语义槽位信息中确定目标设备信息和对应的目标语义槽位信息；

所述转化模块，用于根据所述目标设备信息和所述目标语义槽位信息将所述输入信息转化成格式化数据；

所述生成模块用于对所述格式化数据进行归一化操作处理生成与所述输入信息对应的语义解析结果。