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1. (WO2017186050) SEGMENTED SENTENCE RECOGNITION METHOD AND DEVICE FOR HUMAN-MACHINE INTELLIGENT QUESTION-ANSWER SYSTEM
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Pub. No.:    WO/2017/186050    International Application No.:    PCT/CN2017/081201
Publication Date: 02.11.2017 International Filing Date: 20.04.2017
IPC:
G06F 17/30 (2006.01)
Applicants: BEIJING JINGDONG SHANGKE INFORMATION TECHNOLOGY CO., LTD. [CN/CN]; The Western 1-4th Floors & the Eastern 1-4th Floors, Building No.11, The Western District of West Cedar Creative Park Xingshikou Road No.65, Haidian District Beijing 100080 (CN).
BEIJING JINGDONG CENTURY TRADING CO., LTD. [CN/CN]; Room 201, 2/F, Block C, No.18 Kechuang 11 Street Economic and Technological Development Zone Beijing 100176 (CN)
Inventors: JIANG, Wen; (CN)
Agent: INSIGHT INTELLECTUAL PROPERTY LIMITED; 19 A, Tower A, In Do Building No. 48A Zhichun Road, Haidian District Beijing 100098 (CN)
Priority Data:
201610262499.2 25.04.2016 CN
Title (EN) SEGMENTED SENTENCE RECOGNITION METHOD AND DEVICE FOR HUMAN-MACHINE INTELLIGENT QUESTION-ANSWER SYSTEM
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE RECONNAISSANCE DE PHRASE SEGMENTÉE POUR UN SYSTÈME DE QUESTION-RÉPONSE INTELLIGENT HOMME-MACHINE
(ZH) 人机智能问答系统的断句识别方法和装置
Abstract: front page image
(EN)Disclosed are a segmented sentence recognition method and device for a human-machine intelligent question-answer system. One particular embodiment of the method comprises: receiving a current sentence input by a user; inputting the current sentence into a pre-trained segmented sentence recognition model to obtain a first probability of the current sentence being a complete sentence, wherein the segmented sentence recognition model is used for determining the first probability according to a probability corresponding to a Chinese language model of the current sentence and a probability corresponding to a recurrent neural network language model; and if the first probability is greater than a pre-set first threshold value, determining the current sentence to be a complete sentence. In the embodiment, a Chinese language model and a recurrent neural network language model are merged to obtain a segmented sentence recognition model for determining a probability of a current sentence being a complete sentence. The segmented sentence recognition model can improve the accuracy rate of a human-machine intelligent question-answer system determining the current sentence to be a complete sentence.
(FR)L’invention concerne un procédé et un dispositif de reconnaissance de phrase segmentée pour un système de question-réponse intelligent homme-machine. Un mode de réalisation particulier du procédé comprend les étapes suivantes : recevoir une phrase courante entrée par un utilisateur ; entrer la phrase courante dans un modèle de reconnaissance de phrase segmentée pré-appris pour obtenir une première probabilité que la phrase courante soit une phrase complète, le modèle de reconnaissance de phrase segmentée étant utilisé pour déterminer la première probabilité selon une probabilité correspondant à un modèle de langue chinoise de la phrase courante et une probabilité correspondant à un modèle de langage de réseau neuronal récurrent ; et si la première probabilité est supérieure à une première valeur de seuil préréglée, déterminer que la phrase courante est une phrase complète. Dans le mode de réalisation, un modèle de langue chinoise et un modèle de langage de réseau neuronal récurrent sont fusionnés pour obtenir un modèle de reconnaissance de phrase segmentée pour déterminer une probabilité qu’une phrase courante soit une phrase complète. Le modèle de reconnaissance de phrase segmentée peut améliorer le taux de précision d’un système de question-réponse intelligent homme-machine déterminant que la phrase courante est une phrase complète.
(ZH)本申请公开了一种人机智能问答系统的断句识别方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括:接收用户输入的当前语句;将所述当前语句输入预先训练的断句识别模型得到所述当前语句为完整语句的第一概率,其中,所述断句识别模型用于根据所述当前语句的汉语言模型对应的概率和循环神经网络语言模型对应的概率确定所述第一概率;若所述第一概率大于预设的第一阈值,则确定所述当前语句为完整语句。该实施方式将汉语言模型和循环神经网络语言模型相融合获得用于确定当前语句为完整语句的概率的断句识别模型,该断句识别模型可以提高人机智能问答系统判断所述当前语句为完整语句的准确率。
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)