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1. (WO2019024704) PROCÉDÉ D'ANNOTATION D'ENTITÉ, PROCÉDÉ DE RECONNAISSANCE D'INTENTION ET DISPOSITIFS CORRESPONDANTS, ET SUPPORT DE STOCKAGE INFORMATIQUE
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N° de publication : WO/2019/024704 N° de la demande internationale : PCT/CN2018/096640
Date de publication : 07.02.2019 Date de dépôt international : 23.07.2018
CIB :
G06F 17/27 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
17
Equipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des fonctions spécifiques
20
Manipulation de données en langage naturel
27
Analyse automatique, p.ex. analyse grammaticale, correction orthographique
Déposants :
阿里巴巴集团控股有限公司 ALIBABA GROUP HOLDING LIMITED; 开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱 Fourth Floor, One Capital Place P.O. Box 847 George Town, Grand Cayman, KY
Inventeurs :
胡于响 HU, Yuxiang; CN
Mandataire :
北京三友知识产权代理有限公司 BEIJING SANYOU INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY LTD.; 中国北京市 金融街35号国际企业大厦A座16层 16th Fl., Block A, Corporate Square No. 35 Jinrong Street Beijing 100033, CN
Données relatives à la priorité :
201710655187.203.08.2017CN
Titre (EN) ENTITY ANNOTATION METHOD, INTENTION RECOGNITION METHOD AND CORRESPONDING DEVICES, AND COMPUTER STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ D'ANNOTATION D'ENTITÉ, PROCÉDÉ DE RECONNAISSANCE D'INTENTION ET DISPOSITIFS CORRESPONDANTS, ET SUPPORT DE STOCKAGE INFORMATIQUE
(ZH) 实体标注方法、意图识别方法及对应装置、计算机存储介质
Abrégé :
(EN) An entity annotation method, an intention recognition method and corresponding devices, and a computer storage medium. The entity annotation method comprises: using a knowledge graph to perform word encoding of attribute tags of words in a sentence, to obtain first expression vectors of the words(102); performing, on the basis of the structure of the sentence, word encoding of the words in the sentence, to obtain second expression vectors of the words (103); and fusing the first expression vectors and the second expression vectors, to obtain an entity annotation result of the sentence (104). The intention recognition method comprises: using a knowledge graph to perform combined encoding of the attribute tags of at least a part of the words in a sentence, to obtain a first sentence vector of the sentence; performing, on the basis of the structure of the sentence, encoding of the sentence to obtain a second sentence vector of the sentence; and fusing the first sentence vector and the second sentence vector of the sentence to obtain an intention recognition result of the sentence. The present invention can improve the accuracy of entity annotation and intention recognition.
(FR) L'invention concerne un procédé d'annotation d'entité, un procédé de reconnaissance d'intention et des dispositifs correspondants, et un support de stockage informatique. Le procédé d'annotation d'entité comprend : l'utilisation d'un graphe de connaissances pour effectuer un codage de mot d'étiquettes d'attribut de mots dans une phrase, pour obtenir des premiers vecteurs d'expression des mots (102) ; la réalisation, sur la base de la structure de la phrase, du codage de mot pour les mots dans la phrase, pour obtenir des seconds vecteurs d'expression des mots (103) ; et la fusion des premiers vecteurs d'expression et des seconds vecteurs d'expression, pour obtenir un résultat d'annotation d'entité de la phrase (104). Le procédé de reconnaissance d'intention consiste à : utiliser un graphe de connaissances pour effectuer un codage combiné des étiquettes d'attribut d'au moins une partie des mots dans une phrase, pour obtenir un premier vecteur de phrase de la phrase ; effectuer, sur la base de la structure de la phrase, le codage de la phrase pour obtenir un second vecteur de phrase de la phrase ; et fusionner le premier vecteur de phrase et le second vecteur de phrase de la phrase pour obtenir un résultat de reconnaissance d'intention de la phrase. La présente invention peut améliorer la précision d'annotation d'entité et de reconnaissance d’intention.
(ZH) 一种实体标注方法、意图识别方法及对应装置、计算机存储介质。其中方法包括:利用知识图谱对句子中各词语的属性标签进行词编码,得到各词语的第一表达向量(102);基于句子结构对句子中各词语进行词编码,得到各词语的第二表达向量(103);将第一表达向量和第二表达向量进行融合,得到对句子的实体标注结果(104)。意图识别方法包括:利用知识图谱对句子中至少部分词语的属性标签进行组合编码,得到所述句子的第一句向量;基于句子结构对所述句子进行编码,得到所述句子的第二句向量;将所述句子的第一句向量和第二句向量进行融合,得到对所述句子的意图识别结果。能够提高实体标注和意图识别的准确性。
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Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)