CN112151035A - 一种语音控制方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents
一种语音控制方法、装置、电子设备及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112151035A CN112151035A CN202011098379.6A CN202011098379A CN112151035A CN 112151035 A CN112151035 A CN 112151035A CN 202011098379 A CN202011098379 A CN 202011098379A CN 112151035 A CN112151035 A CN 112151035A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- control instruction
- keyword
- control
- candidate
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 18
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/26—Speech to text systems
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/28—Constructional details of speech recognition systems
- G10L15/30—Distributed recognition, e.g. in client-server systems, for mobile phones or network applications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
- G10L2015/223—Execution procedure of a spoken command
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
本申请提供了一种语音控制方法、装置、电子设备及可读存储介质,属于语音控制技术领域。本申请通过接收第一语音控制指令;提取第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词;在预设控制知识图谱中查找与第一关键词关联的候选控制指令;将查找到的候选控制指令中与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。通过本申请,当第一关键词关联多个候选控制指令时,将与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备,避免系统无法准确理解用户控制意图的问题。
Description
技术领域
本申请涉及语音控制技术领域,尤其涉及一种语音控制方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
智能语音交互是基于语音输入的交互模式,用户通过说话就可以得到反馈结果,典型的应用场景—语音助手。随着物联网的快速发展,语音交互机制由于简单、快捷、交互性好的优点,越来越多的应用于各种设备中,例如:空调、冰箱等家电。
目前,家电领域中常用的语音交互机制是通过机器学习算法对控制意图进行分类,得到多种控制意图对应的分类结果,将不同控制意图对应的不同分类结果存储在数据库中,以备后续应用。
然而,实际应用时,有些控制指令比较容易混淆,例如对冰箱温度的调节和对空调温度的调节,都可以下达“调高/调低温度”的语音控制指令,此时会导致系统无法准确理解用户具体希望调节的是哪一个设备的温度。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种语音控制方法、装置、电子设备及可读存储介质,以解决系统无法准确理解用户的控制意图的问题。具体技术方案如下:
第一方面,提供了一种语音控制方法,所述方法包括:
接收用户输入的第一语音控制指令;
提取所述第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词;
在预设控制知识图谱中查找与所述第一关键词关联的候选控制指令;
将查找到的候选控制指令中与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
可选的,所述方法还包括:
统计与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令被确定为第一目标控制指令的次数;
根据所述次数及关联度计算公式计算所述第一关键词和候选控制指令之间的关联度;
更新所述控制知识图谱中第一关键词和候选控制指令之间的关联度。
可选的,所述方法还包括:
提示用户确认所述第一目标控制指令;
若接收到用户否认的反馈指令,提示用户输入第二语音控制指令;
提取所述第二语音控制指令中表达用户控制意图的第二关键词;
在预设控制知识图谱中查找与所述第二关键词关联的第二候选控制指令;
将所述第二候选控制指令确定为第二目标控制指令,以用于控制目标设备。
可选的,所述方法还包括:
确定所述第二候选控制指令与所述第一关键词之间是否存在关联关系;
若所述第二候选控制指令与所述第一关键词之间不存在关联关系,建立所述第一关键词与所述第二候选控制指令之间的关联关系;
统计所述第二候选控制指令被确定为第二目标控制指令的次数;
根据所述次数及关联度计算公式计算所述第一关键词和第二候选控制指令之间的关联度;
更新所述控制知识图谱中第一关键词和第二候选控制指令之间的关联度。
可选的,所述方法还包括:
获取多个初始语音控制指令及每个所述初始语音控制指令对应的设备控制指令;
针对每个初始语音控制指令,从所述初始语音控制指令中提取初始关键词,建立所述初始关键词与设备控制指令之间的关联关系;
将所述初始关键词、设备控制指令及初始关键词与设备控制指令的关联关系,存储到初始知识图谱中,得到所述控制知识图谱。
可选的,所述方法还包括:
若查找到的候选控制指令中与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令有多个,在与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令中,将执行时间最近的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
可选的,所述提取所述第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词,包括:
基于预设控制词典提取所述第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词,其中所述控制词典是基于包括控制意图数据的数据库和识别规则构建的。
第二方面,提供了一种语音控制装置,所述装置包括:
接收模块,用于接收用户输入的第一语音控制指令;
提取模块,用于提取所述第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词;
查找模块,用于在预设控制知识图谱中查找与所述第一关键词关联的候选控制指令;
确定模块,用于将查找到的候选控制指令中与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
可选的,所述装置还包括:
第一统计模块,用于统计与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令被确定为第一目标控制指令的次数;
第一计算模块,用于根据所述次数及关联度计算公式计算所述第一关键词和候选控制指令之间的关联度;
第一更新模块,用于更新所述控制知识图谱中第一关键词和候选控制指令之间的关联度。
可选的,所述装置还包括:
提示模块,用于提示用户确认所述第一目标控制指令;
输入指令提示模块,用于若接收到用户否认的反馈指令,提示用户输入第二语音控制指令;
第二关键词提取模块,用于提取所述第二语音控制指令中表达用户控制意图的第二关键词;
第二候选控制指令查找模块,用于在预设控制知识图谱中查找与所述第二关键词关联的第二候选控制指令;
第二目标控制指令确定模块,用于将所述第二候选控制指令确定为第二目标控制指令,以用于控制目标设备。
可选的,所述装置还包括:
关联关系确定模块,用于确定所述第二候选控制指令与所述第一关键词之间是否存在关联关系;
关联关系建立模块,用于若所述第二候选控制指令与所述第一关键词之间不存在关联关系,建立所述第一关键词与所述第二候选控制指令之间的关联关系;
次数确定模块,用于统计所述第二候选控制指令被确定为第二目标控制指令的次数;
第二计算模块,用于根据所述次数及关联度计算公式计算所述第一关键词和第二候选控制指令之间的关联度;
第二更新模块,用于更新所述控制知识图谱中第一关键词和第二候选控制指令之间的关联度。
可选的,所述装置还包括:
获取模块,用于获取多个初始语音控制指令及每个所述初始语音控制指令对应的设备控制指令;
初始关键词提取模块,用于针对每个初始语音控制指令,从所述初始语音控制指令中提取初始关键词,建立所述初始关键词与设备控制指令之间的关联关系;
存储模块,用于将所述初始关键词、设备控制指令及初始关键词与设备控制指令的关联关系,存储到初始知识图谱中,得到所述控制知识图谱。
可选的,所述装置还包括:
第一目标控制指令确定模块,用于若查找到的候选控制指令中与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令有多个,在与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令中,将执行时间最近的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
可选的,所述提取模块,包括:
提取单元,用于基于预设控制词典提取所述第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词,其中所述控制词典是基于包括控制意图数据的数据库和识别规则构建的。
第三方面,提供了一种电子设备,其特征在于,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;
存储器,用于存放计算机程序;
处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现第一方面任一所述的方法步骤。
第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一所述的方法步骤。
第五方面,提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述任一所述的语音控制方法。
本申请实施例有益效果:
本申请实施例提供了一种语音控制方法、装置、电子设备及可读存储介质,本申请通过接收第一语音控制指令;提取第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词;在预设控制知识图谱中查找与第一关键词关联的候选控制指令;将查找到的候选控制指令中与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
通过本申请,可以基于第一关键词进行分析查找,得到与第一关键词关联的多个候选控制指令,也即:基于用户的第一语音控制指令初步分析用户的控制意图,再在多个候选控制指令中基于关联度进行进一步分析推理,得到与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令,也即:在多个候选控制指令中通过关联度进一步推理出与用户意图最接近的候选控制指令,最后,将推理得到的候选控制指令作为第一目标控制指令,以用于控制目标设备,避免系统无法准确理解用户控制意图的问题。
当然,实施本申请的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的语音控制方法的一种流程图;
图2为本申请实施例提供的语音控制方法的另一种流程图;
图3为本申请实施例提供的语音控制方法的另一种流程图;
图4为本申请实施例提供的一种语音控制装置的结构示意图;
图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
由于实际应用时,有些控制指令比较容易混淆,导致服务器无法准确理解用户具体控制意图。为此,本申请实施例提供了一种语音控制方法,可以应用于服务器中。
下面将结合具体实施方式,对本申请实施例提供的一种语音控制方法进行详细的说明,如图1所示,具体步骤如下:
S101,接收用户输入的第一语音控制指令。
在本申请实施例中,服务器可以接收用户输入的第一语音控制指令,示例性的,用户下达的第一语音控制指令可以是“把空调温度调低”。
S102,提取第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词。
在本申请实施例中,服务器接收到第一语音控制指令后,可以通过语音识别系统将第一语音控制指令转换为文本数据,然后对文本数据进行预处理,例如分词、标记词性、去噪等,对文本数据进行预处理的目的是使后续提取出的关键词更加准确,最后提取第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词,示例性的,当用户下达的第一语音控制指令是“把空调温度调低”时,提取的第一关键词为“调低空调温度”。其中,可以利用双向编码器表征量(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)模型和条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)模型结合的模型,提取第一关键词。
在本申请的又一实施例中,提取第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词,可以包括以下步骤:基于预设控制词典提取第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词,其中控制词典是基于包括控制意图数据的数据库和识别规则构建的。
在本申请实施例中,服务器预先基于包括控制意图数据的数据库和识别规则构建控制词典,这样,当接收到第一语音控制指令后,可以参照控制词典,在该第一语音控制指令中提取表达用户控制意图的第一关键词。
本申请实施例中,通过预先构建的控制词典提取第一关键词,提取过程简单直接,提取效率高。
S103,在预设控制知识图谱中查找与第一关键词关联的候选控制指令。
在本申请实施例中,服务器中预先存储了控制知识图谱,其中,该控制知识图谱预先存储了关键词、设备控制指令及关键词与设备控制指令的关联关系,服务器可以将控制知识图谱存于neo4j图数据库中。在控制图谱中查找与第一关键词关联的候选控制指令。示例性的,第一关键词为“调高温度”,在控制图谱中查找到与该第一关键词关联的候选控制指令可以是“调高空调温度”、“调高冰箱温度”、“调高烤箱温度”。
S104,将查找到的候选控制指令中与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
在本申请实施例中,控制知识图谱中预先存储了关键词与设备控制指令的关联关系及关联度,其中,可以预先通过余弦相似度计算关键词与设备控制指令的相似度,将计算得到的相似度作为关联度。服务器可以将查找到的候选控制指令中与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
示例性的,第一关键词为“调高温度”,与该第一关键词关联的候选控制指令有“调高空调温度”、“调高冰箱温度”、“调高烤箱温度”,其中候选控制指令与第一关键词的关联度依次分别为:“调高空调温度”0.5,“调高冰箱温度”0.3,“调高烤箱温度”0.2,“调高空调温度”与第一关键词的关联度最大,故确定“调高空调温度”为第一目标控制指令。
本申请实施例中,可以基于第一关键词进行分析查找,得到与第一关键词关联的多个候选控制指令,也即:基于用户的第一语音控制指令初步分析用户的控制意图,再在多个候选控制指令中基于关联度进行进一步分析推理,得到与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令,也即:在多个候选控制指令中通过关联度进一步推理出与用户意图最接近的候选控制指令,最后,将推理得到的候选控制指令作为第一目标控制指令,以用于控制目标设备,避免系统无法准确理解用户控制意图的问题。
由于随着实际应用,每个用户的使用习惯不同或者同一个用户的使用习惯也可能发生改变,如果一直以最初的关联度作为依据确定的第一目标控制指令不一定准确,所以在本申请的又一实施例中,所述语音控制方法还可以包括以下步骤:
统计与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令被确定为第一目标控制指令的次数;根据该次数及关联度计算公式计算第一关键词和候选控制指令之间的关联度;更新控制知识图谱中第一关键词和候选控制指令之间的关联度。
在本申请实施例中,关联度计算公式可以是:k=ni/n,其中k为关联度,ni为与第一关键词有关联的其中一个候选控制指令被确定为第一目标控制指令的次数,n为与第一关键词有关联的所有候选控制指令被确定为第一目标控制指令的总的次数。每次将与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令确定为第一目标控制指令时,服务器可以实时记录并统计与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令被确定为第一目标控制指令的次数,根据该次数及关联度计算公式计算第一关键词和候选控制指令之间的关联度;并更新到控制知识图谱中。
示例性的,第一关键词“调高温度”,与该第一关键词关联的候选控制指令有“调高空调温度”、“调高冰箱温度”、“调高烤箱温度”,服务器中实时存储的候选控制指令被确定为第一目标控制指令的次数依次分别为:“调高空调温度”5次,“调高冰箱温度”3次,“调高烤箱温度”2次,与第一关键词有关联的所有候选控制指令被确定为第一目标控制指令的总的次数为10次,候选控制指令与第一关键词的关联度依次分别为:“调高空调温度”5/10,“调高冰箱温度”3/10,“调高烤箱温度”2/10。
当用户再次下达第一语音控制指令,并且提取的第一关键词为“调高温度”时,确定关联度最大的“调高空调温度”为第一目标控制指令,此时,服务器统计“调高空调温度”被确定为第一目标控制指令的次数由5次变为6次,“调高冰箱温度”和“调高烤箱温度”被确定为第一目标控制指令的次数不变,与第一关键词有关联的所有候选控制指令被确定为第一目标控制指令的总的次数由10次变为11次,此时根据更新的次数计算候选控制指令与第一关键词的关联度,“调高空调温度”为6/11,“调高冰箱温度”为3/11,“调高烤箱温度”为2/11,将新计算的关联度更新控制知识图谱中。
本申请实施例中,可以在每一次确认第一目标控制指令后,统计与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令被确定为第一目标控制指令的次数;然后,根据实时更新的次数及关联度计算公式计算第一关键词和候选控制指令之间的关联度;将新的关联度更新到控制知识图谱中,由于一直根据用户的使用情况实时更新关联度,所以确定出的第一目标控制指令更符合用户实时的控制意图。
由于查找到的候选控制指令中与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令不一定符合用户真正的控制意图,所以在本申请的又一实施例中,如图2所示,所述语音控制方法还可以包括以下步骤:
S201,提示用户确认第一目标控制指令。
在本申请实施例中,服务器在确定第一目标控制指令后可以提示用户确认第一目标控制指令,提示形式可以是语音形式也可以是文字形式。
S202,若接收到用户否认的反馈指令,提示用户输入第二语音控制指令。
在本申请实施例中,服务器若接收到用户否认的反馈指令,可以提示用户输入第二语音控制指令。提示时,可以显示与第一关键词有关联的所有候选控制指令,显示形式可以是语音形式也可以是文字形式。
S203,提取第二语音控制指令中表达用户控制意图的第二关键词。
在本申请实施例中,服务器接收到用户输入的第二语音控制指令后,提取第二语音控制指令中表达用户控制意图的第二关键词。
S204,在预设控制知识图谱中查找与第二关键词关联的第二候选控制指令。
在本申请实施例中,提取第二语音控制指令中表达用户控制意图的第二关键词之后,服务器可以在预设控制知识图谱中查找与第二关键词关联的第二候选控制指令。
S205,将第二候选控制指令确定为第二目标控制指令,以用于控制目标设备。
在本申请实施例中,服务器可以将第二候选控制指令确定为第二目标控制指令,以用于控制目标设备。
本申请实施例中,当确认第一目标控制指令后,为进一步准确确定用户的控制意图,提示用户确认第一目标控制指令,若接收到用户否认的反馈指令,则根据用户重新输入的语音控制指令确认准确的目标控制指令,以用于控制目标设备,避免利用不符合用户控制意图的第一目标控制指令控制目标设备。
由于利用用户重新输入的语音控制指令确定出的候选控制指令与第一关键词有可能并没有关联关系,也即,控制知识图谱中存储的关联关系并不全面,所以在本申请的又一实施例中,如图3所示,所述语音控制方法还可以包括以下步骤:
S301,确定第二候选控制指令与第一关键词之间是否存在关联关系。
在本申请实施例中,服务器可以根据预存的关键词和设备控制指令的关联关系,确定第二候选控制指令与第一关键词之间是否存在关联关系。
S302,若第二候选控制指令与第一关键词之间不存在关联关系,建立第一关键词与第二候选控制指令之间的关联关系。
在本申请实施例中,若第二候选控制指令与第一关键词之间不存在关联关系,则服务器可以建立第一关键词与第二候选控制指令之间的关联关系。
S303,统计第二候选控制指令被确定为第二目标控制指令的次数。
在本申请实施例中,服务器可以统计第二候选控制指令被确定为第二目标控制指令的次数。
S304,根据该次数及关联度计算公式计算该第一关键词和第二候选控制指令之间的关联度。
在本申请实施例中,建立第一关键词与第二候选控制指令之间的关联关系后,第二候选控制指令页成为与第一关键词有关联的其中一个候选控制指令,根据前述关联度计算公式k=ni/n,计算第一关键词和第二候选控制指令之间的关联度。
S305,更新控制知识图谱中第一关键词和第二候选控制指令之间的关联度。
在本申请实施例中,在计算关联度之后,服务器可以更新控制知识图谱中第一关键词和第二候选控制指令之间的关联度。
本申请实施例中,可以根据用户的反馈指令建立第二候选控制指令与第一关键词之间的关联关系,并计算第二候选控制指令与第一关键词之间的关联度,更新到控制知识图谱中,使控制知识图谱中存储的关联关系更加全面,也更加符合用户使用习惯,故可以使确定出的目标控制指令更符合用户的控制意图。
在本申请的又一实施例中,所述语音控制方法还可以包括以下步骤:
获取多个初始语音控制指令及每个初始语音控制指令对应的设备控制指令;针对每个初始语音控制指令,从初始语音控制指令中提取初始关键词,建立初始关键词与设备控制指令之间的关联关系;将初始关键词、设备控制指令及初始关键词与设备控制指令的关联关系,存储到初始知识图谱中,得到控制知识图谱。
在本申请实施例中,初始语音控制指令可以是预先收集的用户常用的语音控制指令也可以是开发人员预设的语音控制指令,设备控制指令指预设在服务器中的对设备进行控制的指令。
服务器预先获取多个初始语音控制指令及每个初始语音控制指令对应的设备控制指令;针对每个初始语音控制指令,服务器从初始语音控制指令中提取初始关键词,并建立初始关键词与设备控制指令之间的关联关系;最后将初始关键词、设备控制指令及初始关键词与设备控制指令的关联关系,存储到初始知识图谱中,得到控制知识图谱。
本申请实施例中,通过初始关键词、设备控制指令及初始关键词与设备控制指令的关联关系构建控制知识图谱,基于知识图谱本身的优势,后续可以更好的建立关键词与设备控制指令的关联关系,实际应用过程中使确定出的目标控制指令更符合用户的控制意图。
由于与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令可能有多个,为选取最符合用户控制意图的目标控制指令,所以在本申请的又一实施例中,所述语音控制方法还可以包括以下步骤:
若查找到的候选控制指令中与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令有多个,在与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令中,将执行时间最近的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
在本申请实施例中,若查找到的候选控制指令中与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令有多个,服务器可以在与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令中,将执行时间最近的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
本申请实施例中,当与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令有多个时,对候选控制指令进行进一步筛选,将执行时间最近的候选控制指令确定为第一目标控制指令,通过进一步筛选可以使确定出的目标控制指令更符合用户的控制意图。
基于相同的技术构思,本申请实施例还提供了一种语音控制装置,如图4所示,该装置包括:
接收模块401,用于接收用户输入的第一语音控制指令;
提取模块402,用于提取所述第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词;
查找模块403,用于在预设控制知识图谱中查找与所述第一关键词关联的候选控制指令;
确定模块404,用于将查找到的候选控制指令中与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
可选的,所述装置还包括:
第一统计模块,用于统计与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令被确定为第一目标控制指令的次数;
第一计算模块,用于根据所述次数及关联度计算公式计算所述第一关键词和候选控制指令之间的关联度;
第一更新模块,用于更新所述控制知识图谱中第一关键词和候选控制指令之间的关联度。
可选的,所述装置还包括:
提示模块,用于提示用户确认所述第一目标控制指令;
输入指令提示模块,用于若接收到用户否认的反馈指令,提示用户输入第二语音控制指令;
第二关键词提取模块,用于提取所述第二语音控制指令中表达用户控制意图的第二关键词;
第二候选控制指令查找模块,用于在预设控制知识图谱中查找与所述第二关键词关联的第二候选控制指令;
第二目标控制指令确定模块,用于将所述第二候选控制指令确定为第二目标控制指令,以用于控制目标设备。
可选的,所述装置还包括:
关联关系确定模块,用于确定所述第二候选控制指令与所述第一关键词之间是否存在关联关系;
关联关系建立模块,用于若所述第二候选控制指令与所述第一关键词之间不存在关联关系,建立所述第一关键词与所述第二候选控制指令之间的关联关系;
次数确定模块,用于统计所述第二候选控制指令被确定为第二目标控制指令的次数;
第二计算模块,用于根据所述次数及关联度计算公式计算所述第一关键词和第二候选控制指令之间的关联度;
第二更新模块,用于更新所述控制知识图谱中第一关键词和第二候选控制指令之间的关联度。
可选的,所述装置还包括:
获取模块,用于获取多个初始语音控制指令及每个所述初始语音控制指令对应的设备控制指令;
初始关键词提取模块,用于针对每个初始语音控制指令,从所述初始语音控制指令中提取初始关键词,建立所述初始关键词与设备控制指令之间的关联关系;
存储模块,用于将所述初始关键词、设备控制指令及初始关键词与设备控制指令的关联关系,存储到初始知识图谱中,得到所述控制知识图谱。
可选的,所述装置还包括:
第一目标控制指令确定模块,用于若查找到的候选控制指令中与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令有多个,在与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令中,将执行时间最近的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
可选的,所述提取模块,包括:
提取单元,用于基于预设控制词典提取所述第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词,其中所述控制词典是基于包括控制意图数据的数据库和识别规则构建的。
通过本申请,当第一关键词关联多个候选控制指令时,将与第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备,避免系统无法准确理解用户控制意图的问题。
基于相同的技术构思,本发明实施例还提供了一种电子设备,如图5所示,包括处理器501、通信接口502、存储器503和通信总线504,其中,处理器501,通信接口502,存储器503通过通信总线504完成相互间的通信,
存储器503,用于存放计算机程序;
处理器501,用于执行存储器503上所存放的程序时,实现如下步骤:
接收用户输入的第一语音控制指令;
提取所述第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词;
在预设控制知识图谱中查找与所述第一关键词关联的候选控制指令;
将查找到的候选控制指令中与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect,PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture,EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory,NVM),例如至少一个磁盘存储器。可选的,存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明提供的又一实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一语音控制方法的步骤。
在本发明提供的又一实施例中,还提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述实施例中任一语音控制方法。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种语音控制方法,其特征在于,所述方法包括:
接收用户输入的第一语音控制指令;
提取所述第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词;
在预设控制知识图谱中查找与所述第一关键词关联的候选控制指令;
将查找到的候选控制指令中与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
统计与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令被确定为第一目标控制指令的次数;
根据所述次数及关联度计算公式计算所述第一关键词和候选控制指令之间的关联度;
更新所述控制知识图谱中第一关键词和候选控制指令之间的关联度。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
提示用户确认所述第一目标控制指令;
若接收到用户否认的反馈指令,提示用户输入第二语音控制指令;
提取所述第二语音控制指令中表达用户控制意图的第二关键词;
在预设控制知识图谱中查找与所述第二关键词关联的第二候选控制指令;
将所述第二候选控制指令确定为第二目标控制指令,以用于控制目标设备。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定所述第二候选控制指令与所述第一关键词之间是否存在关联关系;
若所述第二候选控制指令与所述第一关键词之间不存在关联关系,建立所述第一关键词与所述第二候选控制指令之间的关联关系;
统计所述第二候选控制指令被确定为第二目标控制指令的次数;
根据所述次数及关联度计算公式计算所述第一关键词和第二候选控制指令之间的关联度;
更新所述控制知识图谱中第一关键词和第二候选控制指令之间的关联度。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取多个初始语音控制指令及每个所述初始语音控制指令对应的设备控制指令;
针对每个初始语音控制指令,从所述初始语音控制指令中提取初始关键词,建立所述初始关键词与设备控制指令之间的关联关系;
将所述初始关键词、所述设备控制指令及所述初始关键词与设备控制指令的关联关系,存储到初始知识图谱中,得到所述控制知识图谱。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若查找到的候选控制指令中与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令有多个,在与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令中,将执行时间最近的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取所述第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词,包括:
基于预设控制词典提取所述第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词,其中所述控制词典是基于包括控制意图数据的数据库和识别规则构建的。
8.一种语音控制装置,其特征在于,所述装置包括:
接收模块,用于接收用户输入的第一语音控制指令;
提取模块,用于提取所述第一语音控制指令中表达用户控制意图的第一关键词;
查找模块,用于在预设控制知识图谱中查找与所述第一关键词关联的候选控制指令;
确定模块,用于将查找到的候选控制指令中与所述第一关键词之间的关联度最大的候选控制指令确定为第一目标控制指令,以用于控制目标设备。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;
存储器,用于存放计算机程序;
处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011098379.6A CN112151035B (zh) | 2020-10-14 | 2020-10-14 | 一种语音控制方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011098379.6A CN112151035B (zh) | 2020-10-14 | 2020-10-14 | 一种语音控制方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112151035A true CN112151035A (zh) | 2020-12-29 |
CN112151035B CN112151035B (zh) | 2023-08-11 |
Family
ID=73951777
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011098379.6A Active CN112151035B (zh) | 2020-10-14 | 2020-10-14 | 一种语音控制方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112151035B (zh) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112786046A (zh) * | 2021-01-15 | 2021-05-11 | 宁波方太厨具有限公司 | 多设备语音控制方法、系统、设备及可读存储介质 |
CN113380250A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-09-10 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 一种信息处理方法、装置及系统 |
CN113643701A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-11-12 | 广州市威士丹利智能科技有限公司 | 一种智能识别语音控制家居的方法及统 |
CN113763955A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-07 | 帕科视讯科技(杭州)股份有限公司 | 基于nlp自然语言处理的跨屏语音互动实现方法 |
CN114301725A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-08 | 珠海格力电器股份有限公司 | 设备控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114500143A (zh) * | 2022-02-14 | 2022-05-13 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种基于知识图谱控制设备的方法及装置 |
CN115097738A (zh) * | 2022-06-17 | 2022-09-23 | 青岛海尔科技有限公司 | 基于数字孪生的设备控制方法、装置和存储介质及电子装置 |
CN115356939A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-11-18 | 青岛海尔科技有限公司 | 控制指令的发送方法、控制装置、存储介质及电子装置 |
CN115453897A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-12-09 | 青岛海尔科技有限公司 | 意图指令的确定方法及装置、存储介质及电子装置 |
WO2024061155A1 (zh) * | 2022-09-20 | 2024-03-28 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种设备控制方法、装置、存储介质 |
WO2024197814A1 (zh) * | 2023-03-31 | 2024-10-03 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种物联网设备控制方法、物联网设备及产品 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106713083A (zh) * | 2016-11-24 | 2017-05-24 | 海信集团有限公司 | 基于知识图谱的智能家居设备控制方法、装置及系统 |
US20170186425A1 (en) * | 2015-12-23 | 2017-06-29 | Rovi Guides, Inc. | Systems and methods for conversations with devices about media using interruptions and changes of subjects |
US20180052885A1 (en) * | 2016-08-16 | 2018-02-22 | Ebay Inc. | Generating next user prompts in an intelligent online personal assistant multi-turn dialog |
CN110262273A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-09-20 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种家居设备控制方法、装置、存储介质及智能家居系统 |
CN110473543A (zh) * | 2019-09-25 | 2019-11-19 | 北京蓦然认知科技有限公司 | 一种语音识别方法、装置 |
CN110675871A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-10 | 北京蓦然认知科技有限公司 | 一种语音识别方法及装置 |
CN110750627A (zh) * | 2018-07-19 | 2020-02-04 | 上海谦问万答吧云计算科技有限公司 | 一种素材的检索方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111125369A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-05-08 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 一种默契度检测方法、设备、服务器及可读存储介质 |
CN111654420A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-09-11 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种控制家居设备的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
-
2020
- 2020-10-14 CN CN202011098379.6A patent/CN112151035B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170186425A1 (en) * | 2015-12-23 | 2017-06-29 | Rovi Guides, Inc. | Systems and methods for conversations with devices about media using interruptions and changes of subjects |
US20180052885A1 (en) * | 2016-08-16 | 2018-02-22 | Ebay Inc. | Generating next user prompts in an intelligent online personal assistant multi-turn dialog |
CN106713083A (zh) * | 2016-11-24 | 2017-05-24 | 海信集团有限公司 | 基于知识图谱的智能家居设备控制方法、装置及系统 |
CN110750627A (zh) * | 2018-07-19 | 2020-02-04 | 上海谦问万答吧云计算科技有限公司 | 一种素材的检索方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN110262273A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-09-20 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种家居设备控制方法、装置、存储介质及智能家居系统 |
CN110473543A (zh) * | 2019-09-25 | 2019-11-19 | 北京蓦然认知科技有限公司 | 一种语音识别方法、装置 |
CN110675871A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-10 | 北京蓦然认知科技有限公司 | 一种语音识别方法及装置 |
CN111125369A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-05-08 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 一种默契度检测方法、设备、服务器及可读存储介质 |
CN111654420A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-09-11 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种控制家居设备的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112786046B (zh) * | 2021-01-15 | 2022-05-17 | 宁波方太厨具有限公司 | 多设备语音控制方法、系统、设备及可读存储介质 |
CN112786046A (zh) * | 2021-01-15 | 2021-05-11 | 宁波方太厨具有限公司 | 多设备语音控制方法、系统、设备及可读存储介质 |
CN113380250A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-09-10 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 一种信息处理方法、装置及系统 |
CN113380250B (zh) * | 2021-06-15 | 2023-10-20 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 一种信息处理方法、装置及系统 |
CN113643701A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-11-12 | 广州市威士丹利智能科技有限公司 | 一种智能识别语音控制家居的方法及统 |
CN113643701B (zh) * | 2021-07-27 | 2024-04-12 | 广州市威士丹利智能科技有限公司 | 一种智能识别语音控制家居的方法及统 |
CN113763955A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-07 | 帕科视讯科技(杭州)股份有限公司 | 基于nlp自然语言处理的跨屏语音互动实现方法 |
CN114301725A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-08 | 珠海格力电器股份有限公司 | 设备控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114500143A (zh) * | 2022-02-14 | 2022-05-13 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种基于知识图谱控制设备的方法及装置 |
CN115097738A (zh) * | 2022-06-17 | 2022-09-23 | 青岛海尔科技有限公司 | 基于数字孪生的设备控制方法、装置和存储介质及电子装置 |
CN115356939A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-11-18 | 青岛海尔科技有限公司 | 控制指令的发送方法、控制装置、存储介质及电子装置 |
CN115453897A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-12-09 | 青岛海尔科技有限公司 | 意图指令的确定方法及装置、存储介质及电子装置 |
WO2024061155A1 (zh) * | 2022-09-20 | 2024-03-28 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种设备控制方法、装置、存储介质 |
WO2024197814A1 (zh) * | 2023-03-31 | 2024-10-03 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种物联网设备控制方法、物联网设备及产品 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112151035B (zh) | 2023-08-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112151035B (zh) | 一种语音控制方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN108121700B (zh) | 一种关键词提取方法、装置及电子设备 | |
CN110162695B (zh) | 一种信息推送的方法及设备 | |
CN109190049B (zh) | 关键词推荐方法、系统、电子设备和计算机可读介质 | |
CN110069709B (zh) | 意图识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
WO2017024884A1 (zh) | 一种搜索意图识别方法及装置 | |
CN110825957A (zh) | 基于深度学习的信息推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109977233B (zh) | 一种成语知识图谱构建方法及装置 | |
US20220083874A1 (en) | Method and device for training search model, method for searching for target object, and storage medium | |
CN111767713B (zh) | 关键词的提取方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN109947903B (zh) | 一种成语查询方法及装置 | |
CN114116997A (zh) | 知识问答方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN117390170B (zh) | 数据标准的对标方法、装置、电子设备和可读存储介质 | |
CN113672793A (zh) | 一种信息召回方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111581388B (zh) | 一种用户意图识别方法、装置及电子设备 | |
CN111914561A (zh) | 实体识别模型的训练、实体识别方法、装置及终端设备 | |
CN116415564A (zh) | 基于知识图谱的功能点扩增方法和系统 | |
CN111291551A (zh) | 文本处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN112163415A (zh) | 针对反馈内容的用户意图识别方法、装置及电子设备 | |
CN110909159B (zh) | 一种用户意图识别方法、装置、终端及存储介质 | |
CN108932228B (zh) | 直播行业新闻与分区匹配方法、装置、服务器及存储介质 | |
CN114647739B (zh) | 实体链指方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN110727853A (zh) | 向用户呈现控制的异构数字内容 | |
CN109033070B (zh) | 一种数据处理方法、服务器及计算机可读介质 | |
CN114661990B (zh) | 数据预测及模型训练的方法、装置、设备、介质及产品 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |