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申请/专利权人：深圳启程智远网络科技有限公司
申请日：2024-05-06
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118133843A
主分类号：G06F40/30
分类号：G06F40/30;G06F40/211;G06F40/216;G06F40/268;G06F40/284;G06F16/332;G06F16/33
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明公开了一种基于自更新NLP的语义识别方法、设备及介质，涉及语义识别技术领域，包括搭建基础语义识别模型，计算第n次问答与前n‑1次问答的问答相似度，对第n次问答进行语义分析，并更新对话特征库；收集用户首次对话每次问答的准确度，计算获得问答语义识别准确系数，对首次对话中所有问答进行筛选，构建首次对话特征库；生成用户初始语义识别模型，对新增对话的新增特征进行分析，将用户特征库更新迭代，同时对用户语义识别模型进行更新迭代；计算获得各个特征词汇的重要指数，编辑基础词汇库，更新基础语义识别模型。能够不断学习和适应用户的独特语言风格和表达习惯，从而实现更精准的个性化语义识别。
主权项：1.一种基于自更新NLP的语义识别方法，其特征在于：包括如下步骤：搭建基础语义识别模型，基于基础语义识别模型对用户首次对话前n-1次问答的文本进行特征提取，获得关键词词频和逆文档频率，结合第n次问答中每个关键词出现的次数，计算获得第n次问答与前n-1次问答的问答相似度，依据问答相似度对第n次问答进行语义分析，并更新对话特征库；收集用户首次对话每次问答的实体识别准确度、词性标注准确度、句法分析准确度、情感分析准确度及意图识别准确度，计算获得问答语义识别准确系数，依据问答语义识别准确系数对首次对话中所有问答进行筛选，构建首次对话特征库；将首次对话特征库导入基础语义识别模型，生成用户初始语义识别模型，对新增对话的新增特征进行分析，将用户特征库更新迭代，同时基于用户特征库对用户语义识别模型进行更新迭代；周期性统计获得用户特征库个数Gs和包含特征词汇的用户特征库个数，并统计监测时间内系统所有问答词汇总数Sc和特征词汇出现次数，计算获得各个特征词汇的重要指数，依据各个特征词汇的重要指数编辑基础词汇库，更新基础语义识别模型。
全文数据：
权利要求：
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