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申请/专利权人：广发证券股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于音素联想及深度学习的语义理解方法，包括，通过ASR模型将获取的语音转化为文本；对文本进行分词后依次输入至word2vec模型和bi－lstm模型，并输出文本的语素理解向量；将获取的关键词音素特征、原音素特征和正则音素特征进行组合，得到文本音素联想的特征三元组，将特征三元组输入至text－cnn卷积神经网络进行音素联想理解，并卷积提取局部组合特征，输出音素联想向量；对语素理解向量和音素联想向量进行加权，并将加权后的结果与正则音素特征组合得到联合向量，将联合向量输入分类器进行语音的语义理解和分类。本发明提供的基于音素联想及深度学习的语义理解方法，提升了文本自然语言理解结果的准确率，降低了语义理解模型的开发成本。

主权项：1.一种基于音素联想及深度学习的语义理解方法，其特征在于，包括：通过ASR模型将获取的语音转化为文本；对文本进行分词后依次输入至word2vec模型和bi－lstm模型，并输出文本的语素理解向量；包括：将文本输入至word2vec模型得到文本对应的字向量，并进行字向量embedding；将所述embedding后的字向量输入至bi－lstm模型进行语义理解；将理解后的结果输入至自注意力模型，得到文本的句向量，以作为文本的语素理解向量；获取文本音素联想的特征三元组，包括：对分词后的单词音素进行识别和分离，并添加音素联想关键词，得到关键词音素特征；对文本进行句子音素的识别与分离得到原音素特征；及获取句子音素识别与分离后的正则音素特征，包括：获取句子音素识别与分离后的结果及原正则库，所述原正则库为系统默认的正则库，将原正则库转化为音素部分匹配正则库，并对音素部分匹配正则库中多条正则进行编号，根据音素部分匹配正则库对所述结果进行音素正则匹配，并根据命中的正则编号所对应的语义生成独热特征，以作为正则音素特征；将关键词音素特征、原音素特征和正则音素特征进行组合；将特征三元组输入至text－cnn卷积神经网络进行音素联想理解，并卷积提取局部组合特征，输出音素联想向量；使用text－cnn对原句音素分离后的音素字符串、关键词联想添加后的音素字符串做局部特征提取，提取原句音素字符串的局部组合特征以及提取关键词联想后音素字符串的局部组合特征，得到音素联想向量；对语素理解向量和音素联想向量进行加权，并将加权后的结果与正则音素特征组合得到联合向量，将联合向量输入分类器进行语音的语义理解和分类。

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