CN110781687A - 相同意图语句的获取方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种相同意图语句的获取方法及装置，涉及计算机技术领域，能够解决现有技术在进行人机语音交互时，容易导致交互失败的问题。包括：获取目标词向量和目标句向量，目标词向量是待识别语句中各个分词的词向量，目标句向量是待识别语句的句向量；从词向量库中筛选出与目标词向量距离最近的M个词向量；从句向量库中筛选出与目标句向量距离最近的N个句向量；从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句；将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句。

Description

相同意图语句的获取方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，特别是涉及一种相同意图语句的获取方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的发展，人机交互不再仅限于文字交互，更加智能的语音交互技术也不断走向成熟。用户可以与具有语音交互功能的电子设备进行语音交互，例如用户说“小美同学，明天天气如何”，电子设备就会发出语音“明天天气晴朗”作为回应。

电子设备实现语音交互的原理为：接收用户发送的用户语句，通过对用户语句进行分词，然后从数据库中查找包括分词的语句或者包括与分词近义词的语句，或者直接从数据库中查找相似语句。由于近义词和相似语句都是根据历史经验收集的，所以存在局限性。对于用户表达不常见的语句，当数据库中没有存储某分词的近义词或者用户语句的相似语句时，电子设备就无法给予相应的回答，或者答复语句与用户语句回复无关的回答，从而导致语音交互失败。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供的相同意图语句的获取方法及装置，其目的在于解决现有技术在进行人机语音交互时，容易导致交互失败的问题。

为了解决上述问题，本发明实施例主要提供如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种相同意图语句的获取方法，所述方法包括：

获取目标词向量和目标句向量，所述目标词向量是待识别语句中各个分词的词向量，所述目标句向量是所述待识别语句的句向量；

从词向量库中筛选出与所述目标词向量距离最近的M个词向量；以及从句向量库中筛选出与所述目标句向量距离最近的N个句向量；其中，M和N均为正整数；

从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句；

将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句。

可选的，在从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句之前，所述方法还包括：

根据预设反义词词库，从所述目标词向量对应的M个词向量中去除与所述目标词向量所表达含义相反的词向量；

和/或，根据预设反义句句库，从所述N个句向量中去除与所述目标句向量所表达含义相反的句向量；

和/或，根据预设同义词词库，为所述目标词向量添加除所述M个词向量以外的同义词的词向量。

可选的，在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，所述方法还包括：

根据预设反义词词库，将所述查找出的语句与所述待识别语句进行对比，若存在所述查找出的语句中的词语与所述待识别语句中的词语是反义词，则将所述查找出的语句去除；

和/或，根据预设反义句句库，将与所述待识别语句是反义句的所述查找出的语句去除。

可选的，在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，所述方法还包括：

利用预设反义识别模型，识别所述查找出的语句是否与所述待识别语句具有相反含义；

若具有相反含义，则将所述查找出的语句去除。

可选的，所述目标词向量是基于预设向量确定模型确定的所述分词在所述待识别语句中的语境向量。

可选的，当使用预设的至少两种语义相似度算法计算语句的相似度时，在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，所述方法还包括：

利用所述预设的至少两种语义相似度算法，分别计算所述查找出的语句与所述待识别语句之间的相似度；

基于预设决策树模型，对基于所述预设的至少两种语义相似度算法计算出的相似度进行整合，得出所述查找出的语句与所述待识别语句的综合相似度；

所述将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句包括：

将所述查找出的语句中与所述待识别语句综合相似度最大的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句。

第二方面，本发明实施例还提供一种相同意图语句的获取装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取目标词向量和目标句向量，所述目标词向量是待识别语句中各个分词的词向量，所述目标句向量是所述待识别语句的句向量；

筛选单元，用于从词向量库中筛选出与所述目标词向量距离最近的M个词向量；以及从句向量库中筛选出与所述目标句向量距离最近的N个句向量；其中，M和N均为正整数；

查找单元，用于从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句；

确定单元，用于将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句。

可选的，所述装置还包括以下任一项或几项的组合：第一去除单元、第二去除单元和添加单元；

所述第一去除单元，用于在从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句之前，根据预设反义词词库，从所述目标词向量对应的M个词向量中去除与所述目标词向量所表达含义相反的词向量；

所述第二去除单元，用于根据预设反义句句库，从所述N个句向量中去除与所述目标句向量所表达含义相反的句向量；

所述添加单元，用于根据预设同义词词库，为所述目标词向量添加除所述M个词向量以外的同义词的词向量。

可选的，所述装置还包括第三去除单元和/或第四去除单元；

所述第三去除单元，用于在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，根据预设反义词词库，将所述查找出的语句与所述待识别语句进行对比，若存在所述查找出的语句中的词语与所述待识别语句中的词语是反义词，则将所述查找出的语句去除；

所述第四去除单元，用于根据预设反义句句库，将与所述待识别语句是反义句的所述查找出的语句去除。

可选的，所述装置还包括：

识别单元，用于在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，利用预设反义识别模型，识别所述查找出的语句是否与所述待识别语句具有相反含义；

第五去除单元，用于当具有相反含义时，将所述查找出的语句去除。

可选的，所述目标词向量是基于预设向量确定模型确定的所述分词在所述待识别语句中的语境向量。

可选的，所述装置还包括：

计算单元，用于当使用预设的至少两种语义相似度算法计算语句的相似度时，在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，利用所述预设的至少两种语义相似度算法，分别计算所述查找出的语句与所述待识别语句之间的相似度；

整合单元，用于基于预设决策树模型，对基于所述预设的至少两种语义相似度算法计算出的相似度进行整合，得出所述查找出的语句与所述待识别语句的综合相似度；

所述确定单元，用于将所述查找出的语句中与所述待识别语句综合相似度最大的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句。

第三方面，本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行第一方面所述的相同意图语句的获取方法。

第四方面，本发明实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括存储介质；及一个或者多个处理器，所述存储介质与所述处理器耦合，所述处理器被配置为执行所述存储介质中存储的程序指令；所述程序指令运行时执行第一方面所述的相同意图语句的获取方法。

借由上述技术方案，本发明实施例提供的技术方案至少具有下列优点：

本发明实施例提供的相同意图语句的获取方法及装置，能够先获取待识别语句中各个分析的词向量(可称为目标词向量)和待识别语句的句向量(可称为目标句向量)，然后从词向量库中筛选出与所述目标词向量距离最近的M个词向量，以及从句向量库中筛选出与所述目标句向量距离最近的N个句向量，再从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句，最后将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句，从而实现相似语句的动态识别，无论用户发出的语句是否是常用语句，电子设备都可以针对该语句识别出相似语句，对所述相似语句作出更加合理的应答，进而提高了交互成功率。

上述说明仅是本发明实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明实施例的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明实施例的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的一种相同意图语句的获取方法的流程图；

图2示出了本发明实施例提供的一种相同意图语句的获取装置的组成框图；

图3示出了本发明实施例提供的另一种相同意图语句的获取装置的组成框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了提高用户与电子设备语音交互的成功率，本发明实施例提供了一种相同意图语句的获取方法，如图1所示，所述方法包括：

101、获取目标词向量和目标句向量。

其中，所述目标词向量是待识别语句中各个分词的词向量，所述目标句向量是所述待识别语句的句向量。

词向量，又叫Word嵌入是自然语言处理中的一组语言建模和特征学习技术的统称，其中来自词汇表的单词或短语被映射到实数的向量。句向量可以用各个分词的词向量计算而得，例如进行加权计算。

此外，随着社会的进步，一些词语的含义不再单一，其可能存在网络含义或者其他特殊含义，例如“苹果”一词，可以代表水果，也可以代表iPhone手机。但仅根据词语本身的词向量查找相近的词向量时，会查找到各种含义的词向量，进而导致查找到的语句含义完全不同。为了提高词向量查找的准确率，可以先获取词语的语境向量，再查找与该语境向量距离最近的M个词向量。即所述目标词向量可以是基于预设向量确定模型确定的所述分词在所述待识别语句中的语境向量。预设向量确定模型可以是一种语言表征模型，如BERT。

例如待识别语句为“苹果***很好用”，利用语境向量搜索距离较近的词时，会偏向于搜索到“安卓”，“三星”等词，而不会搜索到“水果”、“梨”。

102、从词向量库中筛选出与所述目标词向量距离最近的M个词向量；以及从句向量库中筛选出与所述目标句向量距离最近的N个句向量。

其中，M和N均为正整数，M和N可以根据实际经验而定，并且M和N可以相同，也可以不同。词向量库中记录着全网能搜索到的每个词语的向量，可以既包括中文词语的向量，又包括外文词语的向量。在获得目标词向量后，可以计算该目标词向量与词向量库中每个词向量的距离，并根据计算结果，从中筛选出距离最近的M个词向量。句向量库中记录着全网能搜索到的每个句子的向量。在获得目标句向量后，可以计算该目标句向量与句向量库中每个句向量的距离，并根据计算结果，从中筛选出距离最近的N个句向量。

103、从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句。

其中，词向量库和句向量库可以是根据预设的语句库构建的。如在构建词向量库时，可以根据语句库中的语句进行分词，并计算每个分词的词向量构成词向量库；在构建句向量库时，可以计算语句库中每个语句的句向量构成句向量库。

在步骤102筛选出距离相对较近的M个词向量和N个句向量后，可以针对每个词向量，分别从语句库中查找包含该词向量所对应词语的语句，针对每个语向量，分别从语句库中查找该句向量所对应的语句，并将查找到的语句作为候选语句，以便从候选语句中确定出最接近的语句作为与待识别语句意图相同的语句。

104、将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句。

在查找出相近的语句后，可以分别计算查找出的每个语句与待识别语句之间的相似度，并确定相似度最大的语句为与待识别语句语义相同的语句。在确定出与所述待识别语句语义相同的语句后，电子设备可以以确定出的语句为依据，查找对应的答复语句，并播放该答复语句。

本发明实施例提供的相同意图语句的获取方法，能够先获取待识别语句中各个分析的词向量(可称为目标词向量)和待识别语句的句向量(可称为目标句向量)，然后从词向量库中筛选出与所述目标词向量距离最近的M个词向量，以及从句向量库中筛选出与所述目标句向量距离最近的N个句向量，再从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句，最后将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句，从而实现相似语句的动态识别，无论用户发出的语句是否是常用语句，电子设备都可以针对该语句识别出相似语句，对所述相似语句作出更加合理的应答，进而提高了交互成功率。

可选的，在实际应用中，向量距离较近的词语可能含义却恰恰相反，当词向量库或者句向量库未及时得到更新，或者本身库存量较少时，从库中筛选出的向量可能还无法得到需求。为了解决上述技术问题，在从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句之前，可以先对步骤102中筛选出的向量进行预处理。

具体包括：(1)根据预设反义词词库，从所述目标词向量对应的M个词向量中去除与所述目标词向量所表达含义相反的词向量；和/或，(2)根据预设反义句句库，从所述N个句向量中去除与所述目标句向量所表达含义相反的句向量；和/或，(3)根据预设同义词词库，为所述目标词向量添加除所述M个词向量以外的同义词的词向量。

也就是说，可以对词向量进行预处理的方法包括(1)(2)(3)中任一项或几项的组合。

例如，“黑”、“白”的词向量距离较近，但两者含义却完全相反，则可以根据预设反义词词库，去除“白”所对应的词向量。待识别语句中有一个分词“苹果手机”，但根据词向量库筛选出的词向量中没有与“苹果手机”同义的“iPhone”，则可以根据预设同义词词库添加上“iPhone”的词向量。

可选的，在实际应用中，一个词语放入语句中时，可能会加入一些否定介词，从而使得语句含义与词语含义存在一定差异。为了提高识别反义句的准确率，可以在从语句库中查找到符合条件的语句之后，对查找到的语句进行反义语句识别。具体实现方法包括但不限于以下两种：

方法一：根据预设反义词词库，将所述查找出的语句与所述待识别语句进行对比，若存在所述查找出的语句中的词语与所述待识别语句中的词语是反义词，则将所述查找出的语句去除；和/或，根据预设反义句句库，将与所述待识别语句是反义句的所述查找出的语句去除。

方法二：利用预设反义识别模型，识别所述查找出的语句是否与所述待识别语句具有相反含义；若具有相反含义，则将所述查找出的语句去除。

当反义词词库和反义句句库的更新效率赶不上语句库的更新效率时，仅凭反义词词库和反义句句库排除不合适的语句可能存在遗漏的情况。并且语句的构成是复杂多变的，仅依据反义词词库和反义句句库进行反义词语和语句匹配，往往存在一定误差。为了提高识别反义句的准确率，可以利用大量已确定的反义语句进行机器自学习，训练出一个反义识别模型，使用该反义识别模型自动识别反义句。该模型可以采用卷积神经网络、循环神经网络等算法。

进一步的，仅采用一种语义相似度算法计算语句的相似度存在的误差相对较差，为了减少误差，提高准确度，可以在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，利用所述预设的至少两种语义相似度算法，分别计算所述查找出的语句与所述待识别语句之间的相似度；基于预设决策树模型，对基于所述预设的至少两种语义相似度算法计算出的相似度进行整合，得出所述查找出的语句与所述待识别语句的综合相似度；将所述查找出的语句中与所述待识别语句综合相似度最大的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句。

其中，预设的语义相似度算法可以包括神经网络算法，例如CNN(ConvolutionalNeural Networks，卷积神经网络)、RNN(Recurrent Neural Network，循环神经网络)、TCN(Temporal Convolutional Network，时间卷积网络)等。此外，当不采用上述实施例中提及的反义识别方法直接去除反义句时，预设的语义相似度算法还可以包括上述实施例中提及的反义识别方法，并为该方法的识别结果配置相似度值，例如相反时，相似度值配置为0，不相反时，相似度值配置为1。

预设决策树模型可以为GBDT(Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树)模型，也可以为其他模型，本发明实施例对此不作限定。

进一步的，作为对上述方法的实现，本发明实施例另一实施例还提供了一种相同意图语句的获取装置，如图2所示，所述装置包括：

获取单元21，用于获取目标词向量和目标句向量，所述目标词向量是待识别语句中各个分词的词向量，所述目标句向量是所述待识别语句的句向量；

筛选单元22，用于从词向量库中筛选出与所述目标词向量距离最近的M个词向量；以及从句向量库中筛选出与所述目标句向量距离最近的N个句向量；其中，M和N均为正整数；

查找单元23，用于从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句；

确定单元24，用于将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句。

可选的，如图3所示，所述装置还包括以下任一项或几项的组合：第一去除单元25、第二去除单元26和添加单元27；

所述第一去除单元25，用于在从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句之前，根据预设反义词词库，从所述目标词向量对应的M个词向量中去除与所述目标词向量所表达含义相反的词向量；

所述第二去除单元26，用于根据预设反义句句库，从所述N个句向量中去除与所述目标句向量所表达含义相反的句向量；

所述添加单元27，用于根据预设同义词词库，为所述目标词向量添加除所述M个词向量以外的同义词的词向量。

可选的，如图3所示，所述装置还包括第三去除单元28和/或第四去除单元29；

所述第三去除单元28，用于在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，根据预设反义词词库，将所述查找出的语句与所述待识别语句进行对比，若存在所述查找出的语句中的词语与所述待识别语句中的词语是反义词，则将所述查找出的语句去除；

所述第四去除单元29，用于根据预设反义句句库，将与所述待识别语句是反义句的所述查找出的语句去除。

可选的，如图3所示，所述装置还包括：

识别单元210，用于在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，利用预设反义识别模型，识别所述查找出的语句是否与所述待识别语句具有相反含义；

第五去除单元211，用于当具有相反含义时，将所述查找出的语句去除。

可选的，所述目标词向量是基于预设向量确定模型确定的所述分词在所述待识别语句中的语境向量。

可选的，如图3所示，所述装置还包括：

计算单元212，用于当使用预设的至少两种语义相似度算法计算语句的相似度时，在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，利用所述预设的至少两种语义相似度算法，分别计算所述查找出的语句与所述待识别语句之间的相似度；

整合单元213，用于基于预设决策树模型，对基于所述预设的至少两种语义相似度算法计算出的相似度进行整合，得出所述查找出的语句与所述待识别语句的综合相似度；

所述确定单元24，用于将所述查找出的语句中与所述待识别语句综合相似度最大的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句。

本发明实施例提供的相同意图语句的获取装置，能够先获取待识别语句中各个分析的词向量(可称为目标词向量)和待识别语句的句向量(可称为目标句向量)，然后从词向量库中筛选出与所述目标词向量距离最近的M个词向量，以及从句向量库中筛选出与所述目标句向量距离最近的N个句向量，再从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句，最后将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句，从而实现相似语句的动态识别，无论用户发出的语句是否是常用语句，电子设备都可以针对该语句识别出相似语句，对作出更加合理的应答，进而提高了交互成功率。

进一步的，依据上述实施例，本发明的另一个实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如上所述的相同意图语句的获取方法。

进一步的，依据上述实施例，本发明的另一个实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储介质；及一个或者多个处理器，所述存储介质与所述处理器耦合，所述处理器被配置为执行所述存储介质中存储的程序指令；所述程序指令运行时执行如上所述的相同意图语句的获取方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种相同意图语句的获取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标词向量和目标句向量，所述目标词向量是待识别语句中各个分词的词向量，所述目标句向量是所述待识别语句的句向量；

从词向量库中筛选出与所述目标词向量距离最近的M个词向量；以及从句向量库中筛选出与所述目标句向量距离最近的N个句向量；其中，M和N均为正整数；

从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句；

将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句之前，所述方法还包括：

根据预设反义词词库，从所述目标词向量对应的M个词向量中去除与所述目标词向量所表达含义相反的词向量；

和/或，根据预设反义句句库，从所述N个句向量中去除与所述目标句向量所表达含义相反的句向量；

和/或，根据预设同义词词库，为所述目标词向量添加除所述M个词向量以外的同义词的词向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，所述方法还包括：

根据预设反义词词库，将所述查找出的语句与所述待识别语句进行对比，若存在所述查找出的语句中的词语与所述待识别语句中的词语是反义词，则将所述查找出的语句去除；

和/或，根据预设反义句句库，将与所述待识别语句是反义句的所述查找出的语句去除。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，所述方法还包括：

利用预设反义识别模型，识别所述查找出的语句是否与所述待识别语句具有相反含义；

若具有相反含义，则将所述查找出的语句去除。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标词向量是基于预设向量确定模型确定的所述分词在所述待识别语句中的语境向量。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，当使用预设的至少两种语义相似度算法计算语句的相似度时，在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，所述方法还包括：

利用所述预设的至少两种语义相似度算法，分别计算所述查找出的语句与所述待识别语句之间的相似度；

基于预设决策树模型，对基于所述预设的至少两种语义相似度算法计算出的相似度进行整合，得出所述查找出的语句与所述待识别语句的综合相似度；

所述将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句包括：

将所述查找出的语句中与所述待识别语句综合相似度最大的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句。

7.一种相同意图语句的获取装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取目标词向量和目标句向量，所述目标词向量是待识别语句中各个分词的词向量，所述目标句向量是所述待识别语句的句向量；

筛选单元，用于从词向量库中筛选出与所述目标词向量距离最近的M个词向量；以及从句向量库中筛选出与所述目标句向量距离最近的N个句向量；其中，M和N均为正整数；

查找单元，用于从语句库中查找包含筛选出的词向量所对应词语的语句，以及从所述语句库中查找筛选出的句向量所对应的语句；

确定单元，用于将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

计算单元，用于当使用预设的至少两种语义相似度算法计算语句的相似度时，在将查找出的语句中与所述待识别语句最相似的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句之前，利用所述预设的至少两种语义相似度算法，分别计算所述查找出的语句与所述待识别语句之间的相似度；

整合单元，用于基于预设决策树模型，对基于所述预设的至少两种语义相似度算法计算出的相似度进行整合，得出所述查找出的语句与所述待识别语句的综合相似度；

所述确定单元，用于将所述查找出的语句中与所述待识别语句综合相似度最大的语句确定为与所述待识别语句语义相同的语句。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至6中任一项所述的相同意图语句的获取方法。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储介质；及一个或者多个处理器，所述存储介质与所述处理器耦合，所述处理器被配置为执行所述存储介质中存储的程序指令；所述程序指令运行时执行权利要求1至6中任一项所述的相同意图语句的获取方法。

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