(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210106438.2 (22)申请日 2022.01.28 (71)申请人 腾讯科技 （深圳） 有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 (72)发明人 肖东凌　张倩汶　闫昭　 (74)专利代理 机构 北京派特恩知识产权代理有 限公司 1 1270 代理人 彭奇　王黎延 (51)Int.Cl. G06F 16/242(2019.01) G06F 40/295(2020.01) G06F 40/30(2020.01) (54)发明名称 自然语言处 理方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本申请提供了一种自然语言处理方法、 装 置、 设备、 存储介质及程序产品， 应用于云技术、 人工智能、 智慧交通和车载等各种场景； 该自然 语言处理方法包括： 对自然语言描述进行实体识 别， 得到实体字符串序列， 实体字符串序列中的 每个实体字符串为自然语言描述中的实体在目 标语言中的标签； 基于目标语 法对实体字符串序 列进行聚合， 并对聚合失败的实体字符串序列进 行聚合回退， 其中， 目标语 法为目标语 言的语法； 基于聚合回退结果进行再次聚合， 得到待解析语 义信息， 其中， 待解析语义信息为实体字符序列 中的实体字符串之间的聚合关系； 对待解析语义 信息进行解析， 获得目标语言描 述。 通过本申请， 能够提升自然语言处 理的准确率。 权利要求书3页 说明书20页 附图9页 CN 114428788 A 2022.05.03 CN 114428788 A 1.一种自然语言处 理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 对自然语言描述进行实体识别， 得到实体字符串序列， 其中， 所述自然语言描述为采用 自然语言描述的用于与数据库交互的信息， 所述 实体字符串序列中的每个实体字符串为所 述自然语言描述中的实体在目标语言中的标签； 基于目标语法对所述实体字符串序列进行聚合， 并对聚合失败的所述实体字符串序列 进行聚合回退， 其中， 所述目标语法为所述目标语言的语法； 基于聚合 回退结果进行再次聚合， 得到待解析语义信息， 其中， 所述待解析语义信 息为 所述实体字符序列中的所述实体字符串之间的聚合关系； 对所述待解析语义信 息进行解析， 获得目标语言描述， 其中， 所述目标语言描述为采用 所述目标语言描述的用于与所述数据库交 互的信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述 聚合回退包括实体字符串回退和序列 回退中的至少一种， 其中， 所述实体字符串回退是指对所述实体字符串进行再次聚合的回 退处理， 所述实体字符串回退是指对所述实体字符串序列的下个所述实体字符串序列进 行 再次聚合的回退处 理。 3.根据权利要求1或2所述方法， 其特征在于， 当所述聚合回退包括实体字符串回退时， 所述聚合回退 结果为所述实体字符串序列中聚合失败的连续的所述实体字符串； 所述基于聚合回退 结果进行 再次聚合， 得到待解析语义信息， 包括： 针对所述实体字符串序列中聚合失败的连续的所述实体字符串， 将相邻的且不属于所 述目标语法对应的聚合方式的所述实体字符串， 聚合 为指定聚合结果； 对所述指定聚合结果进行聚合， 得到所述待解析语义信息； 所述对所述待解析语义信息进行解析， 获得目标语言描述， 包括： 在所述待解析语义信 息中， 获取与 所述指定聚合结果中的所述实体字符串为兄弟关系 的目标实体字符串； 结合所述指定聚合结果中的所述实体字符串与 所述目标实体字符串进行解析， 获得所 述目标语言描述。 4.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 当所述聚合回退包括序列回退时， 所述 聚合回退结果为聚合失败的所述实体字符串序列的下个所述实体字符串序列， 其中， 聚合 失败的所述实体字符串序列和下个所述实体字符串序列属于所述自然语言描述对应的至 少两个所述 实体字符串序列， 每个所述 实体字符串序列对应所述自然语言描述的一种实体 切分方式； 所述基于聚合回退 结果进行 再次聚合， 得到待解析语义信息， 包括： 对下个所述实体字符串序列进行 再次聚合， 得到所述待解析语义信息 。 5.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 当所述聚合回退包括实体字符串回退 和序列回退时， 所述对聚合失败的所述实体字符串序列进行聚合回退， 包括： 对聚合失败的所述实体字符串序列进行所述实体字符串回退， 得到实体字符串回退结 果； 对所述实体字符串回退 结果进行 再次聚合； 对聚合失败的所述实体字符串回退结果进行序列回退， 其中， 序列回退结果为所述聚 合回退结果。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114428788 A 26.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述对自然语言描述进行实体识别， 得 到实体字符串序列之前， 所述方法还 包括： 获取所述自然语言描述的领域资源， 其中， 所述领域资源包括实体字符串库和实体识 别模型中的至少一种， 所述实体识别模型为用于识别实体的神经网络模型； 所述对自然语言描述进行实体识别， 得到实体字符串序列， 包括： 基于所述领域资源 对所述自然语言描述进行实体识别， 得到所述实体字符串序列。 7.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述对自然语言描述进行实体识别， 得 到实体字符串序列， 包括： 对所述自然语言描述进行实体提取， 得到初始实体字符串序列； 基于数据库属性与实体之间的对应关系， 将所述初始实体字符串序列中的初始实体字 符串映射为所述实体字符串， 得到与所述初始实体字符串对应的所述实体字符串序列， 其 中， 所述数据库属性与实体之 间的对应关系是指数据库中的属性与自然语言所描述的实体 之间的对应关系。 8.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述基于目标语法对所述实体字符串 序列进行聚合， 包括： 将所述实体字符串序列中的每个所述实体字符串， 映射为所述目标语法的语法元素， 得到与所述实体字符串序列对应的语法元 素序列； 基于所述目标语法对应的聚合规则， 对所述语法元素序列进行逐层聚合， 直至聚合为 单个聚合结果时结束聚合， 其中， 所述待解析语义信息包括所述单个聚合结果。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述基于目标语法对所述实体字符串序列 进行聚合之后， 所述方法还 包括： 当所述单个聚合结果对应的所述实体字符串包括所述实体字符串序列时， 确定聚合成 功； 当所述单个聚合结果对应的所述实体字符串包括所述实体字符串序列中的部分所述 实体字符串时， 确定聚合失败。 10.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述对所述待解析语义信息进行解 析， 获得目标语言描述， 包括： 对所述待解析语义信息进行 逐层解析， 得到待拼接 子描述； 对所述待拼接 子描述进行拼接， 获得 所述目标语言描述。 11.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述对所述待解析语义信息进行解 析， 获得目标语言描述之后， 所述方法还 包括： 基于所述目标语言描述对所述数据库进行处理， 得到数据库处理结果， 其中， 所述数据 库处理结果包括 查询到的目标 数据、 删除结果、 修改结果和 增加结果中的至少一种； 呈现所述数据库处 理结果。 12.一种自然语言处 理装置， 其特 征在于， 所述自然语言处 理装置包括： 实体识别模块， 用于对自然语言描述进行实体识别， 得到实体字符串序列， 其中， 所述 自然语言描述为采用自然语言描述的用于与数据库交互的信息， 所述实体字符串序列中的 每个实体字符串为所述自然语言描述中的实体在目标语言中的标签； 序列聚合模块， 用于基于目标语法对所述实体字符串序列进行聚合， 并对聚合失败的权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114428788 A 3