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申请/专利权人：惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司
摘要：本发明涉及智能语音技术领域，提供一种基于语义平台的技能优化处理方法及系统，预先根据各个技能服务的解析规则，制作对应的评估模板，获取各个技能服务的历史语义结果数据，进行词语分析得到训练语料，进行深度学习模型训练后得到训练模型，从而在获取到从语义平台生成的语义结果信息后，将自动分别与每一技能服务的评估模板、标准关键信息进行匹配得到第一评分、第二评分，进而计算每一技能服务的实际评分（即自动检测语义解析结果的正确性），最后根据所有技能服务的实际评分的分值高低生成顺序的执行策略，实现系统自动评估、自动生成策略、自动优化的目的，提高智能语音的识别准确率，节省大量人力和时间，优化经济效益和降低运行成本。
主权项：1.一种基于语义平台的技能优化处理方法，其特征在于，包括步骤：S1、根据语音请求获取语义平台生成的语义结果信息；S2、根据各个技能服务的解析规则，制作对应的评估模板，并与所述语义结果信息进行匹配，根据匹配度确定第一评分；S3、根据各个所述技能服务的历史语义结果数据建立训练模型，根据训练模型预测所述语义结果信息对应的预测关键信息，并与每一所述技能服务标准关键信息进行匹配，根据匹配度确定第二评分；S4、根据所述第一评分、所述第二评分计算每一所述技能服务的实际评分；S5、根据所有所述技能服务的所述实际评分生成执行策略；所述步骤S2包括：S21、获取各个技能服务根据解析规则得到的语义解析案例；S22、统计所述语义解析案例中的固定格式，整合得到评估模板；S23、计算所述语义结果信息与每一所述技能服务所述评估模板的匹配度，进而代入第一预设规则确定第一评分；所述步骤S3包括：S31、获取每一所述技能服务的历史语义结果数据，根据其对应的领域归纳出相应的历史关键信息；S32、标注所有所述历史关键信息，整合得到训练语料进行深度学习模型训练后得到训练模型；S33、将所述语义结果信息代入所述训练模型获取预测关键信息，计算所述预测关键信息与每一所述技能服务的标准关键信息的匹配度，进而代入第二预设规则确定第二评分。
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