一种用于意图识别的词义角色标注方法及系统与流程

技术特征：
1.一种用于意图识别的词义角色标注方法，其特征在于，包括：输入句子序列、谓词序列、谓词上下文和谓词上下文区域标记；将所述谓词序列和谓词上下文扩展为与所述句子序列长度相同的序列；将所述句子序列、谓词序列、谓词上下文和谓词上下文区域标记转换为词向量序列；将所述句子序列、谓词序列、谓词上下文和谓词上下文区域标记的词向量序列输入双向lstm模型；通过所述双向lstm模型学习输入序列的特征表示，得到新的特征表示序列；将所述新的特征表示序列输入条件随机场；通过所述条件随机场对所述新的特征表示序列进行标注，得到标注结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述句子序列、谓词序列、谓词上下文和谓词上下文区域标记转换为词向量序列，包括：将所述句子序列、谓词序列、谓词上下文和谓词上下文区域标记通过词表取词向量转换为实向量表示的词向量序列，其中，所述句子序列和所述谓词上下文共享一个词表。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述条件随机场对所述新的特征表示序列进行标注，得到标注结果，包括：通过所述条件随机场以标记序列为监督信号，对所述新的特征表示序列进行标注，得到标注结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：从句子中抽取谓词前后各n个词构成谓词上下文。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述谓词上下文用one
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hot方式表示。6.一种用于意图识别的词义角色标注系统，其特征在于，包括：第一输入模块，用于输入句子序列、谓词序列、谓词上下文和谓词上下文区域标记；扩展模块，用于将所述谓词序列和谓词上下文扩展为与所述句子序列长度相同的序列；转换模块，用于将所述句子序列、谓词序列、谓词上下文和谓词上下文区域标记转换为词向量序列；第二输入模块，用于将所述句子序列、谓词序列、谓词上下文和谓词上下文区域标记的词向量序列输入双向lstm模型；双向lstm模型，用于学习输入序列的特征表示，得到新的特征表示序列；第三输入模块，用于将所述新的特征表示序列输入条件随机场；条件随机场，用于对所述新的特征表示序列进行标注，得到标注结果。7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述转换模块具体用于：将所述句子序列、谓词序列、谓词上下文和谓词上下文区域标记通过词表取词向量转换为实向量表示的词向量序列，其中，所述句子序列和所述谓词上下文共享一个词表。8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述条件随机场具体用于：通过所述条件随机场以标记序列为监督信号，对所述新的特征表示序列进行标注，得到标注结果。9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：抽取模块，用于从句子中抽取谓词前后各n个词构成谓词上下文。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述谓词上下文用one
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hot方式表示。

技术总结
本发明公开了一种用于意图识别的词义角色标注方法及系统，方法包括：输入句子序列、谓词序列、谓词上下文和谓词上下文区域标记；将谓词序列和谓词上下文扩展为与句子序列长度相同的序列；将句子序列、谓词序列、谓词上下文和谓词上下文区域标记转换为词向量序列；将句子序列、谓词序列、谓词上下文和谓词上下文区域标记的词向量序列输入双向LSTM模型；通过双向LSTM模型学习输入序列的特征表示，得到新的特征表示序列；将新的特征表示序列输入条件随机场；通过条件随机场对新的特征表示序列进行标注，得到标注结果。本发明能够有效的实现自动词义角色标注，减少意图识别中构建词义标注语料库的时间和成本。语料库的时间和成本。语料库的时间和成本。


技术研发人员：孙喜民 祁剑伟 周晶 王明达 贾江凯 王帅
受保护的技术使用者：国网电商科技有限公司
技术研发日：2021.09.13
技术公布日：2021/11/24