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申请/专利权人：深圳卫安智能机器人科技有限公司

摘要：本发明实施例公开了人机交互意图分析方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：拾取语义交互语音，转换为语义文本；进行句法依存分析，以得到分析结果；判断分析结果内是否存在标点符号；若存在，则根据第一个标点符号所在的位置对分析结果进行截断，以得到两个分句；确定核心关系以及核心关系所在分句的状语与中心词间的关系；确定语义文本是否包含有效信息；若不存在，则判断语义文本的结尾是否是虚词；若是，则删除语义文本的结尾的虚词；若不是，则检索核心关系；结合核心关系的下标长度判断语义文本是否包含有效信息。通过实施本发明实施例的方法实现解决当前语义服务无法准确判断用户的真实意图问题，使得语义服务理解更加准确。

主权项：1.人机交互意图分析方法，其特征在于，包括：拾取语义交互语音，并将所述语音转换为语义文本；采用基于百度开源句法依存分析工具DDParser对所述语义文本进行句法依存分析，以得到分析结果；判断所述分析结果内是否存在标点符号；若所述分析结果内存在标点符号，则根据第一个所述标点符号所在的位置对分析结果进行截断，以得到两个分句；确定核心关系以及所述核心关系所在分句的状语与中心词间的关系；根据分句是否存在否定词的规则确定语义文本是否包含有效信息，且当语义文本包含有效信息时，根据不存在否定词的分句确定实体，并对所述实体进行校验；若所述分析结果内不存在标点符号，则判断所述语义文本的结尾是否是虚词；若所述语义文本的结尾是虚词，则删除所述语义文本的结尾的所述虚词，重新确定所述语义文本的结尾，并执行所述判断所述语义文本的结尾是否是虚词；若所述语义文本的结尾不是虚词，则检索核心关系；结合所述核心关系的下标长度判断语义文本是否包含有效信息，且当语义文本包含有效信息时，根据不存在否定词的分句确定实体，并对所述实体进行校验；具体包括：判断所述核心关系的下标长度是否大于切词长度的二分之一；若所述核心关系的下标长度不大于切词长度的二分之一，则在所述核心关系的左侧检索与所述核心关系距离最短的状语与中心词间的关系；检索状语与中心词间的关系右侧的动宾关系，以得到待处理动宾关系；判断所述待处理动宾关系的后面是否存在连续的动宾关系；若存在连续的动宾关系，则获取最后一个动宾关系，以得到目标动宾关系；若不存在连续的动宾关系，则获取状语与中心词间的关系之后的动宾关系，以得到目标动宾关系；当状语与中心词间的关系不存在否定词，则确定所述目标动宾关系对应的切词，当状语与中心词间的关系存在否定词，则在所述目标动宾关系的右侧检索距离句尾最远的动宾关系，并确定距离句尾最远的动宾关系左侧最近的状语与中心词间的关系；判断距离句尾最远的动宾关系左侧最近的状语与中心词间的关系是否包含否定词；若包含否定词，则确定所述语义文本不包含有效信息；若不包含否定词，则确定所述语义文本包含有效信息，获取离句尾最近的动宾关系对应的切词作为实体；校验所述实体。

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