用于生成语义匹配模型的方法和装置

    公开(公告)号:CN111738010B

    公开(公告)日:2023-10-17

    申请号:CN201910211647.1

    申请日:2019-03-20

    Abstract: 本申请实施例公开了用于生成语义匹配模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取样本集,其中,样本集中的样本包括第一语句、与第一语句语义匹配的第二语句、与第一语句语义不匹配的第三语句;从样本集中选取样本,以及执行以下训练步骤:将选取的样本的第一语句、第二语句、第三语句分别进行分词,得到第一词序列、第二词序列和第三词序列;将第一词序列、第二词序列和第三词序列输入到孪生神经网络,得到损失值;根据损失值确定孪生神经网络是否训练完成;响应于确定孪生神经网络训练完成,将孪生神经网络作为语义匹配模型。该实施方式能够提高语义匹配的准确性。

    用于生成信息的方法和装置

    公开(公告)号:CN110737757A

    公开(公告)日:2020-01-31

    申请号:CN201810719687.2

    申请日:2018-07-03

    Abstract: 本申请实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:从目标搜索引擎的查询语句集合中确定出包括目标属性文本的查询语句;基于目标搜索引擎的点击日志,获取与确定出的查询语句点击内容相关,且包括相同实体概念文本的查询语句,其中,点击日志用于记录输入的查询语句和与输入的查询语句关联的点击内容;根据所获取的查询语句包括的属性文本的集合生成目标属性文本的同义文本。该实施方式提供了一种基于搜索引擎点击日志的同义文本挖掘机制,丰富了属性文本的同义文本的生成方法。

    用于生成信息的方法和装置

    公开(公告)号:CN110737757B

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN201810719687.2

    申请日:2018-07-03

    Abstract: 本申请实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:从目标搜索引擎的查询语句集合中确定出包括目标属性文本的查询语句;基于目标搜索引擎的点击日志,获取与确定出的查询语句点击内容相关,且包括相同实体概念文本的查询语句,其中,点击日志用于记录输入的查询语句和与输入的查询语句关联的点击内容;根据所获取的查询语句包括的属性文本的集合生成目标属性文本的同义文本。该实施方式提供了一种基于搜索引擎点击日志的同义文本挖掘机制,丰富了属性文本的同义文本的生成方法。

    对话方法和装置
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111694932A

    公开(公告)日:2020-09-22

    申请号:CN201910190458.0

    申请日:2019-03-13

    Abstract: 本申请实施例公开了对话方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:对用户使用终端设备发送的对话内容进行解析得到与槽位集合中的槽位对应的槽位信息;根据所得到的槽位信息进行检索,得到检索结果;响应于确定检索结果的数目大于第一预设数目,对于槽位集合中的每个槽位,根据检索结果计算该槽位的信息熵;根据槽位集合中各槽位的信息熵确定目标槽位;将目标槽位对应的问题文本发送给终端设备。该实施方式减少了用户交互次数。

    检索方法和装置
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110737755A

    公开(公告)日:2020-01-31

    申请号:CN201810717387.0

    申请日:2018-07-03

    Abstract: 本发明实施例提出一种检索方法,包括:根据待检索问题进行常问问题FAQ检索,得到FAQ检索结果;根据所述待检索问题进行表格检索,得到表格检索结果;对FAQ检索结果和表格检索结果进行排序,以确定所述待检索问题对应的答案。本发明实施例采用FAQ检索和表格检索结合,能够扩大可检索到的问题的范围,得到的答案更加符合用户的意图,能够满足用户更多方面的检索需求。

    用于生成语义匹配模型的方法和装置

    公开(公告)号:CN111738010A

    公开(公告)日:2020-10-02

    申请号:CN201910211647.1

    申请日:2019-03-20

    Abstract: 本申请实施例公开了用于生成语义匹配模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取样本集,其中,样本集中的样本包括第一语句、与第一语句语义匹配的第二语句、与第一语句语义不匹配的第三语句;从样本集中选取样本,以及执行以下训练步骤:将选取的样本的第一语句、第二语句、第三语句分别进行分词,得到第一词序列、第二词序列和第三词序列;将第一词序列、第二词序列和第三词序列输入到孪生神经网络,得到损失值;根据损失值确定孪生神经网络是否训练完成;响应于确定孪生神经网络训练完成,将孪生神经网络作为语义匹配模型。该实施方式能够提高语义匹配的准确性。

    基于表格的检索方法和装置
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110737671A

    公开(公告)日:2020-01-31

    申请号:CN201810717340.4

    申请日:2018-07-03

    Abstract: 本发明实施例提出一种基于表格的检索方法和装置。其中该方法包括:根据初始问题对应的槽位进行检索,得到检索结果;判断检索结果的数量是否超出阈值;如果检索结果的数量超过设定阈值,则进行至少一次交互检索步骤;其中,所述交互检索步骤包括:根据槽位排序信息确定未使用槽位,利用所述未使用槽位生成询问语句,根据所述询问语句收集交互问题,将交互问题对应的槽位和已使用槽位结合再次进行检索,得到检索结果。本发明实施例能够根据检索结果来决定是否进行交互检索,不需要提前固定槽位收集流程,根据槽位排序信息确定未使用槽位,从而使得基于表格进行检索时的多轮对话显得更智能和灵活,有利于提升用户问题解决率。

    工作流控制方法、装置、设备、存储介质和系统

    公开(公告)号:CN109634764A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201811566191.2

    申请日:2018-12-20

    CPC classification number: G06F9/547 G06F9/4843

    Abstract: 本发明实施例公开了一种工作流控制方法、装置、设备、存储介质和系统。其中,方法包括:获取对目标对象进行处理的工作流,所述工作流包括目标对象在处理过程中的至少两个处理状态,以及目标对象从相邻两个处理状态的前一处理状态到后一处理状态所需的处理操作;根据所述工作流调用至少一个组件,以通过至少一个组件对所述目标对象进行处理操作。本发明实施例能够轻量化工作流,使其流程清晰、简单、且易于维护。

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