公开(公告)号：CN113177415A

公开(公告)日：2021-07-27

申请号：CN202110481797.1

申请日：2021-04-30

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 法羚玲 ,  代旭东 ,  顾成敏 ,  赵远

IPC: G06F40/30 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种语义理解方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待理解的文本；将文本输入至融合多个语义理解子任务的语义理解模型，得到语义理解模型输出的语义理解结果；语义理解模型是基于样本文本及其样本语义理解结果，以及各语义理解子任务分别对应的教师模型，进行多任务联合的蒸馏训练得到的，多个语义理解子任务包括实体识别、问题类型识别和意图识别。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过多任务联合的蒸馏训练得到融合多个语义理解子任务的语义理解模型，在压缩模型规模、降低运算量的同时，提高基于同一模型实现的多任务语义理解效果，从而实现准确、可靠且可广泛应用的语义理解方案。

公开(公告)号：CN113177415B

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202110481797.1

申请日：2021-04-30

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 法羚玲 ,  代旭东 ,  顾成敏 ,  赵远

IPC: G06F40/30 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供一种语义理解方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待理解的文本；将文本输入至融合多个语义理解子任务的语义理解模型，得到语义理解模型输出的语义理解结果；语义理解模型是基于样本文本及其样本语义理解结果，以及各语义理解子任务分别对应的教师模型，进行多任务联合的蒸馏训练得到的，多个语义理解子任务包括实体识别、问题类型识别和意图识别。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过多任务联合的蒸馏训练得到融合多个语义理解子任务的语义理解模型，在压缩模型规模、降低运算量的同时，提高基于同一模型实现的多任务语义理解效果，从而实现准确、可靠且可广泛应用的语义理解方案。

公开(公告)号：CN113360616A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110627059.3

申请日：2021-06-04

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 法羚玲 ,  代旭东 ,  顾成敏 ,  赵远

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F40/205 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30

Abstract: 本申请提出一种自动问答处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取问题信息；利用预先训练的语义解析模型对所述问题信息进行语义解析处理，确定所述问题信息的语义要素，其中，所述语义解析模型通过识别问题样本的语义要素训练得到；所述语义要素至少包括问题类型、实体名，以及提问意图；基于所述问题信息的语义要素，以及预设的知识图谱，生成与所述问题信息对应的答复信息。该方法能够从知识图谱中获取与用户提问相关的信息，进而生成正确的答复内容，从而实现自动问答处理。