公开(公告)号：CN111951803B

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202010804529.4

申请日：2020-08-13

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 刘美玲 ,  马凯欣 ,  于洋

IPC: G10L15/22 ,  G10L15/26 ,  G10L15/18 ,  G06F16/33

Abstract: 基于Star‑Transformer的口语理解方法、系统及设备，属于语言处理技术领域。本发明是为了解决利用现有的神经网络对口语进行识别存在的准确度较低的问题。本发明所述的方法首先利用Star‑Transformer对口语语音信息对应文本序列的特征矩阵进行信息提取；然后使用双向门控循环单元对Star‑Transformer提取的全局信息和局部信息进行整合，最后将插槽预测的概率最大的意图作为输出结果。主要用于口语的计算机理解。

公开(公告)号：CN111951803A

公开(公告)日：2020-11-17

申请号：CN202010804529.4

申请日：2020-08-13

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 刘美玲 ,  马凯欣 ,  于洋

IPC: G10L15/22 ,  G10L15/26 ,  G10L15/18 ,  G06F16/33

Abstract: 基于Star-Transformer的口语理解方法、系统及设备，属于语言处理技术领域。本发明是为了解决利用现有的神经网络对口语进行识别存在的准确度较低的问题。本发明所述的方法首先利用Star-Transformer对口语语音信息对应文本序列的特征矩阵进行信息提取；然后使用双向门控循环单元对Star-Transformer提取的全局信息和局部信息进行整合，最后将插槽预测的概率最大的意图作为输出结果。主要用于口语的计算机理解。