CN108509412A - 一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质，以提高创建语义模板的效率。所述的方法包括：获取自然语言信息；对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板；依据所述语义模板创建对应的服务功能。从而无需按照句式要求手动输入语义模板，操作简单，提高了创建语义模板的效率。

Description

一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种数据处理方法、一种数据处理装置、一种电子设备，以及一种存储介质。

背景技术

随着计算机技术和终端技术的发展，终端设备可连接网络平台来获取各种服务支持，例如网络平台可提供语音、人机交互、音视频等服务。

上述服务支持可由开发者创建相应的服务功能实现，其中，网络平台可为技术开发者提供开放的开发环境，基于该开发环境可以开发各种服务功能，从而在用户需要时为其提供服务。

网络平台需要获知各服务功能如何调用，即如何识别用户所需的服务功能，因此技术开发者还需要创建识别用户需求的语义模板，但是这些语义模板往往需要开发者按照句式要求输入，开发者不但要预先学习句式要求，还要按照句式要求自行输入语义模板，操作比较繁琐。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题是提供一种数据处理方法，以提高创建语义模板的效率。

相应的，本发明实施例还提供了一种数据处理装置、一种电子设备及一种存储介质，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种数据处理方法，包括：获取自然语言信息；对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板；依据所述语义模板创建对应的服务功能。

可选的，所述获取自然语言信息，包括：接收语音数据；对所述语音数据进行文本转换，得到对应的自然语言信息。

可选的，对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，包括：对所述自然语言信息进行语义识别，确定关键词；对所述自然语言信息中的关键词进行替换，生成对应的语义模板。

可选的，所述对所述自然语言信息中的关键词进行替换，包括：确定所述关键词对应的抽象信息，采用所述抽象信息替换所述自然语言信息中的关键词。

可选的，对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，包括：对所述自然语言信息进行语义识别，确定语义信息和关键词；将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，生成对应的语义模板。

可选的，所述将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，包括：确定所述关键词对应的抽象信息，将所述语义信息和抽象信息按照句式信息进行组合。

可选的，还包括：依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，生成对应的语义模板集合。

可选的，所述依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，包括：采用所述语义模板与其他服务功能对应的语义模板集合进行匹配；从匹配的语义模板集合中获取一个或多个语义模板，生成对应的关联语义模板。

可选的，还包括：依据修正信息，对所述语义模板进行修正。

本发明实施例还公开了一种数据处理装置，包括：获取模块，用于获取自然语言信息；模板生成模块，用于对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板；创建模块，用于依据所述语义模板创建对应的服务功能。

可选的，所述获取模块，用于接收语音数据；对所述语音数据进行文本转换，得到对应的自然语言信息。

可选的，所述模板生成模块，包括：第一识别子模块，用于对所述自然语言信息进行语义识别，确定关键词；第一生成子模块，用于对所述自然语言信息中的关键词进行替换，生成对应的语义模板。

可选的，所述第一生成子模块，用于确定所述关键词对应的抽象信息，采用所述抽象信息替换所述自然语言信息中的关键词。

可选的，所述模板生成模块，包括：第二识别子模块，用于对所述自然语言信息进行语义识别，确定语义信息和关键词；第二生成子模块，用于将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，生成对应的语义模板。

可选的，所述第二生成子模块，用于确定所述关键词对应的抽象信息，将所述语义信息和抽象信息按照句式信息进行组合。

可选的，还包括：集合创建模块，用于依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，生成对应的语义模板集合。

可选的，所述集合创建模块，用于采用所述语义模板与其他服务功能对应的语义模板集合进行匹配；从匹配的语义模板集合中获取一个或多个语义模板，生成对应的关联语义模板。

可选的，还包括：修正模块，用于依据修正信息，对所述语义模板进行修正。

本发明实施例还公开了一种电子设备，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：获取自然语言信息；对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板；依据所述语义模板创建对应的服务功能。

可选的，所述获取自然语言信息，包括：接收语音数据；对所述语音数据进行文本转换，得到对应的自然语言信息。

可选的，对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，包括：对所述自然语言信息进行语义识别，确定关键词；对所述自然语言信息中的关键词进行替换，生成对应的语义模板。

可选的，所述对所述自然语言信息中的关键词进行替换，包括：确定所述关键词对应的抽象信息，采用所述抽象信息替换所述自然语言信息中的关键词。

可选的，对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，包括：对所述自然语言信息进行语义识别，确定语义信息和关键词；将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，生成对应的语义模板。

可选的，所述将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，包括：确定所述关键词对应的抽象信息，将所述语义信息和抽象信息按照句式信息进行组合。

可选的，还包含用于进行以下操作的指令：依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，生成对应的语义模板集合。

可选的，所述依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，包括：采用所述语义模板与其他服务功能对应的语义模板集合进行匹配；从匹配的语义模板集合中获取一个或多个语义模板，生成对应的关联语义模板。

可选的，还包含用于进行以下操作的指令：依据修正信息，对所述语义模板进行修正。

本发明实施例还公开了一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如本发明实施例所述的数据处理方法。

本发明实施例包括以下优点：

本发明实施例可获取自然语言信息，然后可自动对自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，从而无需按照句式要求手动输入语义模板，操作简单，提高了创建语义模板的效率，还可依据语义模板创建对应的服务功能，相应也能够提高服务功能的创建效率。

附图说明

图1是本发明的一种数据处理方法实施例的步骤流程图；

图2是本发明的另一种数据处理方法实施例的步骤流程图；

图3是本发明的又一种数据处理方法实施例的步骤流程图；

图4是本发明的一种数据处理装置实施例的结构框图；

图5是本发明的另一种数据处理装置实施例的结构框图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种用于数据处理的电子设备的结构框图；

图7是本发明实施例中服务器的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明实施例无需用户手动输入语义模板，而是采用自然语言系统自动将自然语言转换为语义模板，有效的提高了处理效率。

其中，自然语言指的是一种自然地随文化演化的语言，例如英语、汉语、日语等日常沟通的语言均为自然语言。用户可在终端设备上通过文本、语音等方式进行自然语言信息的输入。语义模板指的是用于识别语义的模板，对于用户在平台上的输入，可采用该输入和语义模板进行匹配，确定匹配的语义模板并调用所述匹配的语义模板对应的服务功能，从而识别出用户所需的服务。

参照图1，示出了本发明一个数据处理方法实施例的步骤流程图，具体可包括如下步骤：

步骤102，获取自然语言信息。

用户可在终端设备上通过文本、语音等方式进行自然语言信息的输入，例如获取用户输入文本数据作为自然语言信息，又如基于接收用户输入的语音数据生成自然语言信息等。通过解析该自然语言信息的语义，可以生成相应的语义模板。

例如获取文本形式的自然语言信息“石家庄天气怎么样”。

步骤104，对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板。

可对该自然语言信息进行识别，其中可识别其语义以及包含的关键词等信息，然后可生成相应的语义模板。例如语义模板可基于自然语言信息的语义，按照句式要求生成，又如对于自然语言信息中一些可抽象提取的关键词进行处理，得到相应的语义模板。

例如，对自然语言信息“石家庄天气怎么样”进行识别，确定是询问某一地点的气象情况，相应可生成语义模板为“城市名+天气怎么样”，又如可生成语义模板“#city#天气怎么样”等。

步骤106，依据所述语义模板创建对应的服务功能。

基于该语义模板可创建相应的服务功能，其中，可为语义模板设置相应的服务信息，从而在匹配到相应的语义模板后可执行对应的服务信息。例如气象服务，则可依据匹配的语义模板查询相应的气象数据。

例如用户在网络平台中输入“北京天气怎么样？”，可以匹配到语义模板“#city#天气怎么样”，将city匹配为北京，然后查询北京的天气信息。

综上，获取自然语言信息，然后可自动对自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，从而无需按照句式要求手动输入语义模板，操作简单，提高了创建语义模板的效率，还可依据语义模板创建对应的服务功能，相应也能够提高服务功能的创建效率。

本发明实施例中，可以从自然语言信息中识别出一些可替换的关键词，这些关键词通过分析本质、属性等可得到抽象信息，例如将关键词抽象得到类别信息作为抽象信息，例如将关键词对应抽象为地名、时间、季节、学校等，将关键词抽象得到的数据作为抽象信息。基于该自然语言信息和抽象信息可得到语义模板，从而采用该语义模板对该类信息、具有相同本质的信息或具有相同属性的信息进行处理。

本发明一个可选实施例中，所述对自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，包括：对所述自然语言信息进行语义识别，确定关键词；对所述自然语言信息中的关键词进行替换，生成对应的语义模板。其中可对自然语言信息进行语义分析，依据该语句的语义确定出关键词，例如对于“石家庄天气怎么样”其语义是询问某一位置(石家庄)的天气，相应位置“石家庄”为关键词，又如“王菲唱过哪些歌”其语义是询问一个歌手(王菲)唱过的歌曲，相应的歌手“王菲”为关键词；然后可对关键词进行替换，将关键词替换为类别、属性等抽象得到的抽象信息，从而得到语义模板，如将位置“石家庄”替换为“city”，得到语义模板“#city#天气怎么样”，将歌手“王菲”替换为“singer”，得到语义模板“#singer#唱过哪些歌”等。

参照图2，示出了本发明另一个数据处理方法实施例的步骤流程图，具体可包括如下步骤：

步骤202，获取自然语言信息。

本发明实施例中，可以直接获取通过文本方式输入的自然语言信息，如接收文本数据，将该文本数据作为自然语言信息。也可基于语音数据生成自然语言信息，如将语音数据作为自然语言信息，在识别前转化为文本数据，又如接收语音数据，将语音数据转换为文本数据，将文本数据作为自然语言信息。从而能够通过多种方式进行自然语言信息的输入。

步骤204，对所述自然语言信息进行语义识别，确定关键词。

可对自然语言信息进行语义分析，例如可对该自然语言信息的语句进行切分，得到各分段信息，然后确定分段信息中词汇的词性等，进而基于该自然语言信息的语义确定关键词。又如通过自然语言处理模型对自然语言信息进行语义识别，得到语义信息，然后从该自然语言信息中提取关键词，该关键词为可抽象的词汇。

步骤206，对所述自然语言信息中的关键词进行替换，生成对应的语义模板。

可依据关键词的抽象概念对自然语言信息中相应关键词进行替换，生成对应的语义模板，从而能够依据抽象概念对一类词汇的语句进行识别。

其中，对所述自然语言信息中的关键词进行替换，包括：确定所述关键词对应的抽象信息，采用所述抽象信息替换所述自然语言信息中的关键词。可确定关键词的抽象概念，依据该抽象概念得到相应的抽象信息，然后采用所述抽象信息替换所述自然语言信息中的关键词，得到对应的语义模板。其中，抽象信息可关联设定的标识符，标识符可为各种符号，从而便于语义模板的匹配，如上例中抽象信息可以通过“#”标示出，也可采用其他符号进行标示。

例如，自然语言信息为“王菲在春晚唱的歌叫什么”，通过语义分析得到关键词为“王菲”“春晚”；可依据“王菲”进行抽象处理得到人名、歌手等数据，将“singer”作为其对应的抽象信息；依据“春晚”进行抽象处理得到晚会、地点、场所等数据，将“place”作为其对应的抽象信息。然后分别将上述抽象信息替换对应的关键词，并用标识符标示出来，如得到语义模板为“#singer#在#place#唱的歌叫什么”。

步骤208，依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，生成对应的语义模板集合。

为了能够准确的识别用户意图，提供准确的服务，每种服务功能可设置多种语义模板，相同的语义可通过多种不同的模板表示，例如“天气如何”“天气怎么样”“天气冷吗”等都是对天气的咨询，通常可以返回天气预报等气象信息。因此对于一个语义模板，还可确定出一个或多个关联语义模板，具体可确定出语义模板的语义信息，然后确定具有相同或相似语义的语义模板为关联语义模板，构成语义模板集合。

本发明实施例中，网络平台中有些服务功能已经开发完毕，可以提供服务给用户，相应已经上线服务的服务功能具有各自的语义模板集合。因此可依据网络平台中已有的语义模板集合进行学习，从已有的语义模板集合中学习语义模板，从而得到关联语义模板。例如一个语义模板集合中具有如下语义模板“风景怎么样”“风景如何”“风景好看吗”等，对于语义模板“天气如何”，可从该语义模板集合中学习到询问的模板，从而替换为天气得到关联语义模板如“天气怎么样”“天气好吗”等。

一个可选实施例中，所述依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，包括：采用所述语义模板与其他服务功能对应的语义模板集合进行匹配；从匹配的语义模板集合中获取一个或多个语义模板，生成对应的关联语义模板。对于网络平台中已有服务功能的语义模板集合，可采用该语义模板和该服务功能的语义模板集合进行匹配。其中，可进行多种信息的匹配，如语义匹配、模板结构匹配等，例如提供同类或相似服务的语义模板集合认为匹配，可采用这些语义模板集合中的语义模板生成关联语义模板；又如确认语义模板集合具有和该语义模板的结构相同或相似的语义模板，可基于这些语义模板生成关联语义模板。其中，可以直接将从其他集合中获取的语义模板作为关联语义模板，如对于同类或相似服务的集合中获取的语义模板，也可以将从其他集合中获取的语义模板进行调整，按照所需服务等进行调整后得到关联语义模板。

从而用户在网络平台上输入自然语言信息，通过处理得到语义模板后，可基于网络平台中已有的语义模板集合，自动学习得到该语义模板的关联语义模板，减少用户输入，同时能够丰富语义模板，也可提高后续服务识别的准确性。

本发明实施例中，还可依据修正信息，对所述语义模板进行修正。在生成语义模板以及获取关联语义模板后，还可将语义模板显示给开发服务功能的用户，使得用户能够对语义模板进行审核、调整的处理，其中对于用户认为存在误差的语义模板，可接收修正信息，然后依据该修正信息对语义模板进行修正。例如基于语义模板集合匹配得到的关联语义模板为“天气好看吗”，可依据修正信息修改为“天气好吗”。

步骤210，依据语义模板集合创建对应的服务功能。

在得到语义模板集合后，可创建服务功能，例如设置各语义模板对应的服务信息等，从而在该服务功能上线服务后，网络平台可依据用户输入匹配的语义模板确定服务信息，从而提供相应的服务功能。

从而能够基于自然语言信息自动识别出语义模板，提高处理效率。并且可基于语义模板匹配得到关联语义模板，生成语义模板集合，实现对语义模板的自动学习，无需一一输入生成，在提高处理效率的基础上还丰富语义模板。

本发明另一个可选实施例中，步骤104中所述对自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，包括：对所述自然语言信息进行语义识别，确定语义信息和关键词；将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，生成对应的语义模板。本发明实施例的语义模板也可具有句式的要求，因此可基于句式要求生成句式信息，如句式结构等信息，依据句式的要求调整自然语言信息来生成语义模板。在接收到自然语言信息后，可对自然语言信息进行语义识别，得到该信息的语义信息和关键词，然后可以将语义信息和关键词按照句式信息进行组合，如按照句式信息和语义调整自然语言信息，以及对关键词进行替换等处理，得到相应的语义模板。

例如对于“我想知道现在北京的天气怎么样”，分析语义信息为询问地点(北京)的天气，关键词为“北京”，句式信息对应要求的内容可包括：时间、地点、问题等，则按照句式信息对语义信息和关键词进行组合可得到语义模板如“北京的天气怎么样”，或者将关键词替换为抽象信息得到语义模板“#city#的天气怎么样”等。

参照图3，示出了本发明又一个数据处理方法实施例的步骤流程图，具体可包括如下步骤：

步骤302，获取自然语言信息。

本发明实施例中，可以直接获取通过文本方式输入的自然语言信息，如接收文本数据，将该文本数据作为自然语言信息。也可基于语音数据生成自然语言信息，如将语音数据作为自然语言信息，在识别前转化为文本数据。又如接收语音数据，将语音数据转换为文本数据，将文本数据作为自然语言信息。从而能够通过多种方式进行自然语言信息的输入。

步骤304，对所述自然语言信息进行语义识别，确定语义信息和关键词。

可对自然语言信息进行语义分析，例如可对该自然语言信息的语句进行切分，得到各分段信息，然后确定分段信息中词汇的词性等，进而得到该自然语言信息的语义信息以及对应的关键词。又如通过自然语言处理模型对自然语言信息进行语义识别，得到语义信息，然后从该自然语言信息中提取关键词。

步骤306，将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，生成对应的语义模板。

其中，句式信息用于确定语义模板所采用的句式，如包括句式结构、句式类型等信息。例如句式结构为“主语+动词+代词”的结构，则语义模板可为“#singer#唱歌怎么样”、“#singer#唱过什么歌”等。句式类型可包括固定句式和非固定句式。其中，固定句式为固定结构的句式，如基于语义信息匹配句式结构，再基于关键词生成相应的语义模板；非固定句式为非固定结构的句式，例如可将自然语言信息中关键词进行替换后作为语义模板。

因此可基于语义信息选择句式信息对应的句式类型等，然后按照语句和句式类型构成相应的语句，再对关键词进行替换，如关键词替换为抽象信息，抽象信息，生成相应的语义模板。

其中，所述将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，包括：确定所述关键词对应的抽象信息，将所述语义信息和抽象信息按照句式信息进行组合。可依据关键词的抽象概念确定对应的抽象信息，然后采用所述抽象信息替换所述关键词，依据句式信息和语义信息确定对应的句式类型、句式结构等信息。其中，抽象信息通常可表示为一类信息，因此还可设置抽象信息的格式信息，便于从语义模板中识别出抽象信息进行替换，如依据抽象信息的格式信息设置抽象信息关联的标识符，如上例中抽象信息通过“#”标示出，则两个“#”之间的数据为抽象信息，当然也可通过其他符号标示出来。

例如，自然语言信息为“王菲在春晚唱的歌叫什么”，通过语义分析得到语义信息是某个歌手在某个场合所演唱的歌曲，关键词为“王菲”“春晚”；可依据“王菲”进行抽象处理得到人名、歌手等数据，将“singer”作为“王菲”对应的抽象信息；依据“春晚”进行抽象处理得到晚会、地点、场所等数据，将“place”作为“春晚”对应的抽象信息；然后依据语义信息确定句式类型为非固定句式，则可将自然语言信息中关键词替换为抽象信息，并采用“#”作为抽象信息的标识符，则可得到语义模板“#singer#在#place#演唱的歌曲是什么”；又如依据语义信息确定句式类型为固定句式，依据该句式类型和关键词对应的抽象信息，采用“*”作为抽象信息的标识符，则可得到语义模板“*singer*在*place*演唱的歌曲”。

步骤308，依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，生成对应的语义模板集合。

步骤310，依据语义模板集合创建对应的服务功能。

步骤308-310与上述步骤208-210类似，具体可参照上述实施例的描述，在此不再赘述。

从而能够基于自然语言信息和句式信息自动生成语义模板，提高处理效率。并且可基于语义模板匹配得到关联语义模板，生成语义模板集合，实现对语义模板的自动学习，无需一一输入生成，在提高处理效率的基础上还丰富语义模板。

本发明实施例可应用于各种网络平台，例如应用如skill(技能)开放平台，使得开发者可以通过该平台创建相应的内容和服务，平台也可为用户提供各种语音、文字等服务，让用户便捷的了解所需的信息。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

在上述实施例的基础上，本实施例还提供了一种数据处理装置，可应用于各种服务器等电子设备所在的平台中。

参照图4，示出了本发明的一种性能测试装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

获取模块402，用于获取自然语言信息。

模板生成模块404，用于对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板。

创建模块406，用于依据所述语义模板创建对应的服务功能。

综上，获取自然语言信息，然后可自动对自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，从而无需按照句式要求手动输入语义模板，操作简单，提高了创建语义模板的效率，还可依据语义模板创建对应的服务功能，相应也能够提高服务功能的创建效率。

参照图5，示出了本发明的另一种数据处理装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

获取模块402，用于获取自然语言信息。

模板生成模块404，用于对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板。

集合创建模块408，用于依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，生成对应的语义模板集合。

修正模块410，用于依据修正信息，对所述语义模板进行修正。

创建模块406，用于依据所述语义模板创建对应的服务功能。

其中，所述获取模块402，用于接收语音数据；对所述语音数据进行文本转换，得到对应的自然语言信息。

一个示例中，所述模板生成模块404，包括：第一识别子模块4042和第一生成子模块4044，其中：

所述第一识别子模块4042，用于对所述自然语言信息进行语义识别，确定关键词；第一生成子模块4044，用于对所述自然语言信息中的关键词进行替换，生成对应的语义模板。

其中，所述第一生成子模块4044，用于确定所述关键词对应的抽象信息，采用所述抽象信息替换所述自然语言信息中的关键词。

另一个示例中，所述模板生成模块404，包括：第二识别子模块4046和第二生成子模块4048，其中：

所述第二识别子模块4046，用于对所述自然语言信息进行语义识别，确定语义信息和关键词；第二生成子模块4048，用于将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，生成对应的语义模板。

所述第二生成子模块4048，用于确定所述关键词对应的抽象信息，将所述语义信息和抽象信息按照句式信息进行组合。

所述集合创建模块408，用于采用所述语义模板与其他服务功能对应的语义模板集合进行匹配；从匹配的语义模板集合中获取一个或多个语义模板，生成对应的关联语义模板。

能够基于自然语言信息自动识别出语义模板，提高处理效率。并且可基于语义模板匹配得到关联语义模板，生成语义模板集合，实现对语义模板的自动学习，无需一一输入生成，在提高处理效率的基础上还丰富语义模板。

本发明实施例可应用于各种网络平台，例如应用如skill(技能)开放平台，使得开发者可以通过该平台创建相应的内容和服务，平台也可为用户提供各种语音、文字等服务，让用户便捷的了解所需的信息。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

图6是根据一示例性实施例示出的一种用于数据处理的电子设备600的结构框图。例如，电子设备600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图6，电子设备600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(I/O)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。

处理组件602通常控制电子设备600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件602可以包括一个或多个处理器620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理部件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。

存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在设备600的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件606为电子设备600的各种组件提供电力。电源组件606可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备600生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件608包括在所述电子设备600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克风(MIC)，当电子设备600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为电子设备600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到设备600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测电子设备600或电子设备600一个组件的位置改变，用户与电子设备600接触的存在或不存在，电子设备600方位或加速/减速和电子设备600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件616被配置为便于电子设备600和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备600可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件616经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件616还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由电子设备600的处理器620执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

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电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行一种性能测试方法，所述方法包括：获取自然语言信息；对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板；依据所述语义模板创建对应的服务功能。

可选的，所述获取自然语言信息，包括：接收语音数据；对所述语音数据进行文本转换，得到对应的自然语言信息。

可选的，对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，包括：对所述自然语言信息进行语义识别，确定关键词；对所述自然语言信息中的关键词进行替换，生成对应的语义模板。

可选的，所述对所述自然语言信息中的关键词进行替换，包括：确定所述关键词对应的抽象信息，采用所述抽象信息替换所述自然语言信息中的关键词。

可选的，对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，包括：对所述自然语言信息进行语义识别，确定语义信息和关键词；将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，生成对应的语义模板。

可选的，所述将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，包括：确定所述关键词对应的抽象信息，将所述语义信息和抽象信息按照句式信息进行组合。

可选的，还包括：依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，生成对应的语义模板集合。

可选的，所述依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，包括：采用所述语义模板与其他服务功能对应的语义模板集合进行匹配；从匹配的语义模板集合中获取一个或多个语义模板，生成对应的关联语义模板。

可选的，还包括：依据修正信息，对所述语义模板进行修正。

图7是本发明实施例中服务器的结构示意图。该服务器700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，CPU)722(例如，一个或一个以上处理器)和存储器732，一个或一个以上存储应用程序742或数据744的存储介质730(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器732和存储介质730可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质730的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器722可以设置为与存储介质730通信，在服务器800上执行存储介质730中的一系列指令操作。

服务器700还可以包括一个或一个以上电源726，一个或一个以上有线或无线网络接口750，一个或一个以上输入输出接口758，一个或一个以上键盘756，和/或，一个或一个以上操作系统741，例如WindowsServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

本发明实施例还公开了一种电子设备，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：获取自然语言信息；对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板；依据所述语义模板创建对应的服务功能。

可选的，所述获取自然语言信息，包括：接收语音数据；对所述语音数据进行文本转换，得到对应的自然语言信息。

可选的，对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，包括：对所述自然语言信息进行语义识别，确定关键词；对所述自然语言信息中的关键词进行替换，生成对应的语义模板。

可选的，所述对所述自然语言信息中的关键词进行替换，包括：确定所述关键词对应的抽象信息，采用所述抽象信息替换所述自然语言信息中的关键词。

可选的，对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，包括：对所述自然语言信息进行语义识别，确定语义信息和关键词；将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，生成对应的语义模板。

可选的，所述将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，包括：确定所述关键词对应的抽象信息，将所述语义信息和抽象信息按照句式信息进行组合。

可选的，还包含用于进行以下操作的指令：依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，生成对应的语义模板集合。

可选的，所述依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，包括：采用所述语义模板与其他服务功能对应的语义模板集合进行匹配；从匹配的语义模板集合中获取一个或多个语义模板，生成对应的关联语义模板。

可选的，还包含用于进行以下操作的指令：依据修正信息，对所述语义模板进行修正。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种数据处理方法和装置、一种电子设备以及一种存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取自然语言信息；

对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板；

依据所述语义模板创建对应的服务功能。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取自然语言信息，包括：

接收语音数据；

对所述语音数据进行文本转换，得到对应的自然语言信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，包括：

对所述自然语言信息进行语义识别，确定关键词；

对所述自然语言信息中的关键词进行替换，生成对应的语义模板。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述自然语言信息中的关键词进行替换，包括：

确定所述关键词对应的抽象信息，采用所述抽象信息替换所述自然语言信息中的关键词。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板，包括：

对所述自然语言信息进行语义识别，确定语义信息和关键词；

将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，生成对应的语义模板。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述语义信息和关键词按照句式信息进行组合，包括：

确定所述关键词对应的抽象信息，将所述语义信息和抽象信息按照句式信息进行组合。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

依据所述语义模板确定一个或多个关联语义模板，生成对应的语义模板集合。

8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取自然语言信息；

模板生成模块，用于对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板；

创建模块，用于依据所述语义模板创建对应的服务功能。

9.一种电子设备，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

获取自然语言信息；

对所述自然语言信息进行识别，生成对应的语义模板；

依据所述语义模板创建对应的服务功能。

10.一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如方法权利要求1-7任一所述的数据处理方法。