【
技術(shù)領(lǐng)域：
】本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，特別涉及基于人工智能的語(yǔ)音識(shí)別糾錯(cuò)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。
背景技術(shù)：
：人工智能(artificialintelligence)，英文縮寫(xiě)為ai。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。隨著語(yǔ)音及自然語(yǔ)言處理相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的應(yīng)用場(chǎng)景提供語(yǔ)音方式同用戶(hù)進(jìn)行交互。但是，在用戶(hù)輸入語(yǔ)音query后，對(duì)用戶(hù)的語(yǔ)音query進(jìn)行識(shí)別時(shí)，得到的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中很可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。比如，對(duì)于長(zhǎng)度較大的語(yǔ)音query，語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中很容易出現(xiàn)錯(cuò)誤片段，當(dāng)語(yǔ)音query中涉及實(shí)體名稱(chēng)時(shí)，對(duì)實(shí)體名稱(chēng)的識(shí)別會(huì)很容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，又或者，用戶(hù)在輸入時(shí)帶有口音、口誤或比較特殊的表述習(xí)慣等，均可能造成識(shí)別錯(cuò)誤?，F(xiàn)有技術(shù)中，針對(duì)用戶(hù)輸入的語(yǔ)音query的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果，可利用背景知識(shí)及統(tǒng)計(jì)方法等進(jìn)行計(jì)算，從而找出可能錯(cuò)誤的地方并進(jìn)行替換，但這種糾錯(cuò)方式的糾錯(cuò)效果很差，且很多場(chǎng)景下均無(wú)法識(shí)別出錯(cuò)誤。比如，用戶(hù)通過(guò)語(yǔ)音query輸入搜索對(duì)象“陳育娟”，語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤，將“陳育娟”識(shí)別為“陳玉娟”，那么利用現(xiàn)有的糾錯(cuò)方式則無(wú)法對(duì)這種錯(cuò)誤進(jìn)行糾正，只能通過(guò)用戶(hù)的手動(dòng)輸入進(jìn)行修改，從而為用戶(hù)帶來(lái)了很大的不便，尤其是在一些體積較小的穿戴、車(chē)載等設(shè)備使用中，文字輸入非常不便，從而增大了糾錯(cuò)難度?？梢?jiàn)，采用現(xiàn)有的糾錯(cuò)方式，會(huì)導(dǎo)致糾錯(cuò)結(jié)果的準(zhǔn)確性較低，并增大了糾錯(cuò)難度。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：有鑒于此，本發(fā)明提供了基于人工智能的語(yǔ)音識(shí)別糾錯(cuò)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠提高糾錯(cuò)結(jié)果的準(zhǔn)確性并降低糾錯(cuò)難度。具體技術(shù)方案如下：一種基于人工智能的語(yǔ)音識(shí)別糾錯(cuò)方法包括：獲取用戶(hù)輸入的第二語(yǔ)音query的第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果；根據(jù)所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)意圖識(shí)別；若確定用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖，則從所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中提取出糾錯(cuò)信息；根據(jù)所述糾錯(cuò)信息對(duì)各糾錯(cuò)資源進(jìn)行篩選，利用選出的最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)，所述第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果為在所述第二語(yǔ)音query之前輸入的第一語(yǔ)音query的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述根據(jù)所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)意圖識(shí)別包括：確定所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果是否與預(yù)先設(shè)定的m個(gè)糾錯(cuò)意圖模板中的至少一個(gè)相匹配，m為正整數(shù)；若是，則確定用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖；若否，則利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行意圖分類(lèi)，分類(lèi)結(jié)果包括具有糾錯(cuò)意圖以及不具有糾錯(cuò)意圖。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述從所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中提取出糾錯(cuò)信息包括：若利用所述糾錯(cuò)意圖模板確定出用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖，則通過(guò)所述糾錯(cuò)意圖模板的槽位信息確定出所述糾錯(cuò)信息；若利用所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定出用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖，則通過(guò)序列標(biāo)注模型，分別對(duì)所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中的每個(gè)字進(jìn)行標(biāo)注，利用標(biāo)注為屬于糾錯(cuò)信息的字組成所述糾錯(cuò)信息。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，當(dāng)糾錯(cuò)資源的種類(lèi)為拆字資源時(shí)，該方法進(jìn)一步包括：針對(duì)每個(gè)糾錯(cuò)資源，分別將所述糾錯(cuò)資源中的每個(gè)字轉(zhuǎn)為對(duì)應(yīng)的拼音，并根據(jù)所述糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字及拼音，生成所述糾錯(cuò)資源的key；建立key與對(duì)應(yīng)的糾錯(cuò)資源之間的倒排索引；所述根據(jù)所述糾錯(cuò)信息對(duì)各糾錯(cuò)資源進(jìn)行篩選包括：將所述糾錯(cuò)信息中的每個(gè)字分別轉(zhuǎn)為對(duì)應(yīng)的拼音；確定所述糾錯(cuò)信息中的各個(gè)字是否組成一個(gè)key，如果是，則將所述key對(duì)應(yīng)的糾錯(cuò)資源作為篩選出的糾錯(cuò)資源；確定所述糾錯(cuò)信息中的各個(gè)字對(duì)應(yīng)的拼音是否組成一個(gè)key，如果是，則將所述key對(duì)應(yīng)的糾錯(cuò)資源作為篩選出的糾錯(cuò)資源。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述生成所述糾錯(cuò)資源的key包括：針對(duì)所述糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字，分別以連續(xù)i個(gè)term為最小粒度得到連續(xù)kgram集合，并針對(duì)所述糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字對(duì)應(yīng)的拼音，分別以連續(xù)i個(gè)term為最小粒度得到連續(xù)kgram集合，i為正整數(shù)，且2≤i≤n，n為所述糾錯(cuò)資源中包括的字?jǐn)?shù)；針對(duì)所述糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字，分別以j個(gè)term為最小粒度得到不連續(xù)的跳躍kgram集合，并針對(duì)所述糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字對(duì)應(yīng)的拼音，分別以j個(gè)term為最小粒度得到不連續(xù)的跳躍kgram集合，j為正整數(shù)，且2≤j≤n-1。將所述連續(xù)kgram集合以及所述跳躍kgram集合中的元素分別作為所述糾錯(cuò)資源的key。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述利用選出的最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)包括：針對(duì)篩選出的每個(gè)糾錯(cuò)資源，分別計(jì)算所述糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字的拼音所組成的字符串與所述糾錯(cuò)信息中的各個(gè)字的拼音所組成的字符串之間的帶權(quán)編輯距離；將計(jì)算出的帶權(quán)編輯距離最小的糾錯(cuò)資源作為所述最為匹配的糾錯(cuò)資源，利用所述最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)所述第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述計(jì)算帶權(quán)編輯距離包括：在計(jì)算編輯距離時(shí)，對(duì)于增加和刪除兩種操作，編輯距離均為1，對(duì)于替換操作，計(jì)算兩個(gè)音節(jié)之間的發(fā)音距離，發(fā)音距離越近，產(chǎn)生的編輯距離增加量越小。一種基于人工智能的語(yǔ)音識(shí)別糾錯(cuò)裝置，包括：糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元、糾錯(cuò)信息提取單元以及糾錯(cuò)資源匹配單元；所述糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元，用于獲取用戶(hù)輸入的第二語(yǔ)音query的第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果，并根據(jù)所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)意圖識(shí)別；所述糾錯(cuò)信息提取單元，用于當(dāng)所述糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元識(shí)別出用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖時(shí)，從所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中提取出糾錯(cuò)信息；所述糾錯(cuò)資源匹配單元，用于根據(jù)所述糾錯(cuò)信息對(duì)各糾錯(cuò)資源進(jìn)行篩選，利用選出的最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)，所述第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果為在所述第二語(yǔ)音query之前輸入的第一語(yǔ)音query的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元確定所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果是否與預(yù)先設(shè)定的m個(gè)糾錯(cuò)意圖模板中的至少一個(gè)相匹配，m為正整數(shù)；若是，則確定用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖；若否，則利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行意圖分類(lèi)，分類(lèi)結(jié)果包括具有糾錯(cuò)意圖以及不具有糾錯(cuò)意圖。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，若所述糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元利用所述糾錯(cuò)意圖模板確定出用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖，則所述糾錯(cuò)信息提取單元通過(guò)所述糾錯(cuò)意圖模板的槽位信息確定出所述糾錯(cuò)信息；若所述糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元利用所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定出用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖，則所述糾錯(cuò)信息提取單元通過(guò)序列標(biāo)注模型，分別對(duì)所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中的每個(gè)字進(jìn)行標(biāo)注，利用標(biāo)注為屬于糾錯(cuò)信息的字組成所述糾錯(cuò)信息。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述裝置中進(jìn)一步包括：預(yù)處理單元；所述預(yù)處理單元，用于當(dāng)糾錯(cuò)資源的種類(lèi)為拆字資源時(shí)，針對(duì)每個(gè)糾錯(cuò)資源，分別將所述糾錯(cuò)資源中的每個(gè)字轉(zhuǎn)為對(duì)應(yīng)的拼音，并根據(jù)所述糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字及拼音，生成所述糾錯(cuò)資源的key；建立key與對(duì)應(yīng)的糾錯(cuò)資源之間的倒排索引；所述糾錯(cuò)資源匹配單元將所述糾錯(cuò)信息中的每個(gè)字分別轉(zhuǎn)為對(duì)應(yīng)的拼音；確定所述糾錯(cuò)信息中的各個(gè)字是否組成一個(gè)key，如果是，則將所述key對(duì)應(yīng)的糾錯(cuò)資源作為篩選出的糾錯(cuò)資源；確定所述糾錯(cuò)信息中的各個(gè)字對(duì)應(yīng)的拼音是否組成一個(gè)key，如果是，則將所述key對(duì)應(yīng)的糾錯(cuò)資源作為篩選出的糾錯(cuò)資源。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述預(yù)處理單元針對(duì)所述糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字，分別以連續(xù)i個(gè)term為最小粒度得到連續(xù)kgram集合，并針對(duì)所述糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字對(duì)應(yīng)的拼音，分別以連續(xù)i個(gè)term為最小粒度得到連續(xù)kgram集合，i為正整數(shù)，且2≤i≤n，n為所述糾錯(cuò)資源中包括的字?jǐn)?shù)；針對(duì)所述糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字，分別以j個(gè)term為最小粒度得到不連續(xù)的跳躍kgram集合，并針對(duì)所述糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字對(duì)應(yīng)的拼音，分別以j個(gè)term為最小粒度得到不連續(xù)的跳躍kgram集合，j為正整數(shù)，且2≤j≤n-1。將所述連續(xù)kgram集合以及所述跳躍kgram集合中的元素分別作為所述糾錯(cuò)資源的key。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述糾錯(cuò)資源匹配單元針對(duì)篩選出的每個(gè)糾錯(cuò)資源，分別計(jì)算所述糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字的拼音所組成的字符串與所述糾錯(cuò)信息中的各個(gè)字的拼音所組成的字符串之間的帶權(quán)編輯距離；將計(jì)算出的帶權(quán)編輯距離最小的糾錯(cuò)資源作為所述最為匹配的糾錯(cuò)資源，利用所述最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)所述第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述糾錯(cuò)資源匹配單元在計(jì)算編輯距離時(shí)，對(duì)于增加和刪除兩種操作，編輯距離均為1，對(duì)于替換操作，計(jì)算兩個(gè)音節(jié)之間的發(fā)音距離，發(fā)音距離越近，產(chǎn)生的編輯距離增加量越小。一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如以上所述的方法。一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如以上所述的方法?；谏鲜鼋榻B可以看出，采用本發(fā)明所述方案，獲取用戶(hù)輸入的第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果，并根據(jù)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)意圖識(shí)別，如果確定用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖，則可從第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中提取出糾錯(cuò)信息，并根據(jù)糾錯(cuò)信息對(duì)各糾錯(cuò)資源進(jìn)行篩選，從而利用選出的最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)，對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，可以像人與人之間對(duì)話(huà)時(shí)一樣，描述錯(cuò)誤或強(qiáng)調(diào)正解，相應(yīng)地，可根據(jù)用戶(hù)的描述對(duì)語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行修正，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確糾錯(cuò)，即提高了糾錯(cuò)結(jié)果的準(zhǔn)確性，并且，用戶(hù)只需要通過(guò)語(yǔ)音的方式發(fā)出糾錯(cuò)指令即可，無(wú)需進(jìn)行手動(dòng)輸入操作，從而對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)降低了糾錯(cuò)難度?！靖綀D說(shuō)明】圖1為本發(fā)明所述基于人工智能的語(yǔ)音識(shí)別糾錯(cuò)方法實(shí)施例的流程圖。圖2為本發(fā)明所述第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果“陳玉娟”的輸入界面示意圖。圖3為本發(fā)明所述第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果“陳玉娟”對(duì)應(yīng)的搜索結(jié)果的界面示意圖。圖4為本發(fā)明所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果“下面是一個(gè)月的育”的輸入界面示意圖。圖5為本發(fā)明所述糾錯(cuò)后的第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果“陳育娟”對(duì)應(yīng)的搜索結(jié)果的界面示意圖。圖6為本發(fā)明所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的框架示意圖。圖7為本發(fā)明所述序列標(biāo)注模型的框架示意圖。圖8為本發(fā)明所述基于人工智能的語(yǔ)音識(shí)別糾錯(cuò)裝置實(shí)施例的組成結(jié)構(gòu)示意圖。圖9示出了適于用來(lái)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施方式的示例性計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12的框圖?！揪唧w實(shí)施方式】為了使本發(fā)明的技術(shù)方案更加清楚、明白，以下參照附圖并舉實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明所述方案進(jìn)行進(jìn)一步說(shuō)明。顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。圖1為本發(fā)明所述基于人工智能的語(yǔ)音識(shí)別糾錯(cuò)方法實(shí)施例的流程圖，如圖1所示，包括以下具體實(shí)現(xiàn)方式。在101中，獲取用戶(hù)輸入的第二語(yǔ)音query的第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果。在102中，根據(jù)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)意圖識(shí)別。在103中，若確定用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖，則從第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中提取出糾錯(cuò)信息。在104中，根據(jù)獲取到的糾錯(cuò)信息對(duì)各糾錯(cuò)資源進(jìn)行篩選，利用選出的最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)。其中，第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果為在第二語(yǔ)音query之前輸入的第一語(yǔ)音query的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果。比如，在進(jìn)行搜索時(shí)，用戶(hù)通過(guò)第一語(yǔ)音query輸入搜索對(duì)象“陳育娟”，第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤，將“陳育娟”識(shí)別為“陳玉娟”，相應(yīng)地，則會(huì)為用戶(hù)展示“陳玉娟”的搜索結(jié)果，這種情況下，用戶(hù)則可輸入第二語(yǔ)音query，如“下面是一個(gè)月的育”，從而對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)，進(jìn)而可按照糾錯(cuò)后的第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果為用戶(hù)展示搜索結(jié)果，如圖2～5所示。圖2為本發(fā)明所述第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果“陳玉娟”的輸入界面示意圖，圖3為本發(fā)明所述第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果“陳玉娟”對(duì)應(yīng)的搜索結(jié)果的界面示意圖，圖4為本發(fā)明所述第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果“下面是一個(gè)月的育”的輸入界面示意圖，圖5為本發(fā)明所述糾錯(cuò)后的第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果“陳育娟”對(duì)應(yīng)的搜索結(jié)果的界面示意圖?？梢钥闯?，圖1所示實(shí)施例中提出了一種基于多輪對(duì)話(huà)的交互式語(yǔ)音識(shí)別糾錯(cuò)方式，整個(gè)糾錯(cuò)流程可主要分為三個(gè)階段，分別為：糾錯(cuò)意圖識(shí)別、糾錯(cuò)信息提取以及糾錯(cuò)資源匹配，通過(guò)這三個(gè)階段，對(duì)用戶(hù)在語(yǔ)音query中提供的信息進(jìn)行遞進(jìn)式的判別、挖掘和利用，從而幫助用戶(hù)實(shí)現(xiàn)糾錯(cuò)意圖。以下分別對(duì)上述各階段的具體實(shí)現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。1)糾錯(cuò)意圖識(shí)別在接收到用戶(hù)輸入的第二語(yǔ)音query之后，可首先按照現(xiàn)有技術(shù)對(duì)其進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，從而得到第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果。之后，可根據(jù)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)意圖識(shí)別，即確定用戶(hù)是否具有糾錯(cuò)意圖，確定用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖之后，才會(huì)進(jìn)行后續(xù)的糾錯(cuò)流程。考慮到不同的用戶(hù)可能會(huì)采用不同的表達(dá)方式，有的表達(dá)方式比較明確，可以比較容易地識(shí)別出用戶(hù)的糾錯(cuò)意圖，而有的表達(dá)方式則比較復(fù)雜，識(shí)別起來(lái)比較困難，因此，本實(shí)施例中提供了兩種識(shí)別方式，即基于規(guī)則的糾錯(cuò)意圖識(shí)別方式以及基于統(tǒng)計(jì)的糾錯(cuò)意圖識(shí)別方式，兩種方式可結(jié)合使用。其中，基于規(guī)則的糾錯(cuò)意圖識(shí)別方式可以是指預(yù)先生成m個(gè)糾錯(cuò)意圖模板，m為正整數(shù)，具體取值可根據(jù)實(shí)際需要而定，通常大于一，這樣，當(dāng)獲取到第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果之后，可確定其是否與m個(gè)糾錯(cuò)意圖模板中的至少一個(gè)相匹配，如果是，則可確定用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖。第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果與糾錯(cuò)意圖模板可如表一所示：模板示例第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果是[偏旁]的[字]我要的是單人旁的倒是[聲調(diào)]的那個(gè)[字]是三聲的那個(gè)倒表一第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果與糾錯(cuò)意圖模板如果第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果與任一糾錯(cuò)意圖模板均不匹配，那么可進(jìn)一步采用基于統(tǒng)計(jì)的糾錯(cuò)意圖識(shí)別方式對(duì)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行識(shí)別。比如，可利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行意圖分類(lèi)，分類(lèi)結(jié)果包括具有糾錯(cuò)意圖以及不具有糾錯(cuò)意圖。圖6為本發(fā)明所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的框架示意圖，如圖6所示，可采用詞向量特征與統(tǒng)計(jì)特征相結(jié)合的方式，利用embedding及長(zhǎng)短時(shí)間記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm，longshorttermmemorynetworks)分別得到第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中的每個(gè)字的詞向量，并針對(duì)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中的每個(gè)字，開(kāi)發(fā)特征工程用以提取統(tǒng)計(jì)特征，二者相結(jié)合確定意圖分類(lèi)結(jié)果，分類(lèi)結(jié)果包括具有糾錯(cuò)意圖以及不具有糾錯(cuò)意圖。具體提取哪些統(tǒng)計(jì)特征可根據(jù)實(shí)際需要而定，比如可包括拼音特征、發(fā)音距離特征以及規(guī)則特征等。2)糾錯(cuò)信息提取在確定用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖之后，并不能直接利用第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果來(lái)對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)，因?yàn)榈诙Z(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中不但包含糾錯(cuò)信息，還包含其它噪聲信息，因此需要對(duì)有用的糾錯(cuò)信息進(jìn)行提取，去除無(wú)關(guān)信息，才能完成后續(xù)的糾錯(cuò)處理。根據(jù)在對(duì)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)意圖識(shí)別時(shí)所采用的識(shí)別方式的不同，從第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中提取糾錯(cuò)信息的方式也會(huì)不同。其中，若利用糾錯(cuò)意圖模板確定出用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖，那么可直接通過(guò)糾錯(cuò)意圖模板的槽位信息來(lái)提取出糾錯(cuò)信息。比如，第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果為“我要的是單人旁的倒”，相匹配的糾錯(cuò)意圖模板為“是[偏旁]的[字]”，那么提取出糾錯(cuò)信息則為[偏旁：?jiǎn)稳伺註、[字：倒]。若利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定出用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖，那么則可通過(guò)序列標(biāo)注模型，分別對(duì)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中的每個(gè)字進(jìn)行標(biāo)注，利用標(biāo)注為屬于糾錯(cuò)信息的字組成糾錯(cuò)信息。即利用序列標(biāo)注模型，對(duì)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中的不同類(lèi)別信息進(jìn)行標(biāo)注，從而確定有用信息。不同于傳統(tǒng)的命名實(shí)體識(shí)別(ner，namedentityrecognition)序列標(biāo)注，對(duì)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果的標(biāo)注需要以字粒度進(jìn)行，因此難度更大、精度要求更高。圖7為本發(fā)明所述序列標(biāo)注模型的框架示意圖，如圖7所示，可采用詞向量特征與統(tǒng)計(jì)特征相結(jié)合的方式來(lái)對(duì)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中的每個(gè)字進(jìn)行標(biāo)注，詞向量方面，實(shí)驗(yàn)顯示，采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(grnn，generalregressionneuralnetwork)的效果更優(yōu)，特征工程對(duì)每個(gè)字生成統(tǒng)計(jì)特征，每個(gè)字的統(tǒng)計(jì)特征與詞向量合并得到字特征，再通過(guò)全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行標(biāo)注，對(duì)于每個(gè)字來(lái)說(shuō)，其能夠體現(xiàn)糾錯(cuò)信息或不能夠體現(xiàn)糾錯(cuò)信息，即屬于糾錯(cuò)信息或不屬于糾錯(cuò)信息，利用能夠體現(xiàn)糾錯(cuò)信息的各個(gè)字即可組成所需的糾錯(cuò)信息。比如，“我要的是單人旁的倒”中的“單”字，其用于描述字的偏旁，因此能夠體現(xiàn)糾錯(cuò)信息。3)糾錯(cuò)資源匹配在獲取到糾錯(cuò)信息之后，即可利用糾錯(cuò)信息來(lái)與各糾錯(cuò)資源進(jìn)行匹配，以確定糾錯(cuò)信息所描述的對(duì)象，即用戶(hù)通過(guò)描述想要找到的是哪個(gè)字。糾錯(cuò)資源的種類(lèi)很多，比如使用偏旁部首資源和拆字資源等，偏方部首資源即指(偏旁：字)的kv對(duì)，如(單人旁：倒)，拆字資源即描述字的拆解信息及原字，如(人到：倒)。以下以拆字資源為例，說(shuō)明如何根據(jù)糾錯(cuò)信息對(duì)各糾錯(cuò)資源進(jìn)行篩選，利用選出的最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)。由于針對(duì)的是語(yǔ)音query，所以不能直接通過(guò)文字信息來(lái)索引資源，因?yàn)榈诙Z(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中也可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，如將“人到：倒”識(shí)別為“人道：倒”或“人到：到”等，需要轉(zhuǎn)為對(duì)應(yīng)的拼音，以解決第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中的識(shí)別錯(cuò)誤問(wèn)題。另外，還會(huì)存在其它問(wèn)題，比如，糾錯(cuò)資源(日四又:曼)，第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果可能為“上面是四字下面又的那個(gè)曼”，提取到的糾錯(cuò)信息為[四又:曼]，因此需要計(jì)算糾錯(cuò)信息與糾錯(cuò)資源的相似度，獲取相似度最高的糾錯(cuò)資源作為最終的匹配結(jié)果，但線(xiàn)性的相似度計(jì)算耗時(shí)太大，無(wú)法接受，因此本實(shí)施例中提出，可按照key的kgram集合來(lái)對(duì)糾錯(cuò)資源進(jìn)行倒排拉鏈，從而減少相似度計(jì)算量。為此，針對(duì)每個(gè)糾錯(cuò)資源，可分別將該糾錯(cuò)資源中的每個(gè)字轉(zhuǎn)為對(duì)應(yīng)的拼音，并根據(jù)該糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字及拼音，生成該糾錯(cuò)資源的key，所述key可為kgramkey，進(jìn)而可建立key與對(duì)應(yīng)的糾錯(cuò)資源之間的倒排索引。這樣，在根據(jù)糾錯(cuò)信息對(duì)各糾錯(cuò)資源進(jìn)行篩選時(shí)，可首先將糾錯(cuò)信息中的每個(gè)字分別轉(zhuǎn)為對(duì)應(yīng)的拼音，之后，確定糾錯(cuò)信息中的各個(gè)字是否組成一個(gè)key，如果是，則將這個(gè)key對(duì)應(yīng)的糾錯(cuò)資源作為篩選出的糾錯(cuò)資源，并確定糾錯(cuò)信息中的各個(gè)字對(duì)應(yīng)的拼音是否組成一個(gè)key，如果是，則將這個(gè)key對(duì)應(yīng)的糾錯(cuò)資源作為篩選出的糾錯(cuò)資源。具體地，對(duì)于每個(gè)糾錯(cuò)資源，可分別按照以下方式確定出該糾錯(cuò)資源的key：針對(duì)該糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字，分別以連續(xù)i個(gè)term為最小粒度得到連續(xù)kgram集合，并針對(duì)該糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字對(duì)應(yīng)的拼音，分別以連續(xù)i個(gè)term為最小粒度得到連續(xù)kgram集合，i為正整數(shù)，且2≤i≤n，n為該糾錯(cuò)資源中包括的字?jǐn)?shù)；針對(duì)該糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字，分別以j個(gè)term為最小粒度得到不連續(xù)的跳躍kgram集合，并針對(duì)該糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字對(duì)應(yīng)的拼音，分別以j個(gè)term為最小粒度得到不連續(xù)的跳躍kgram集合，j為正整數(shù)，且2≤j≤n-1。將各連續(xù)kgram集合以及各跳躍kgram集合中的元素分別作為該糾錯(cuò)資源的key。舉例說(shuō)明：假設(shè)糾錯(cuò)資源為(日四又:曼)；以連續(xù)2個(gè)term為最小粒度得到的連續(xù)kgram集合為{日四，四又，又曼}；以連續(xù)3個(gè)term為最小粒度得到的連續(xù)kgram集合為{日四又，四又曼}；以連續(xù)4個(gè)term為最小粒度得到的連續(xù)kgram集合為{日四又曼}；以2個(gè)term為最小粒度得到的不連續(xù)的跳躍kgram集合為{日又，日曼，四曼}；以3個(gè)term為最小粒度得到的不連續(xù)的跳躍kgram集合為{日又曼，日四曼}；相應(yīng)地，對(duì)于糾錯(cuò)資源的拼音(ri’si’you:man)；以連續(xù)2個(gè)term為最小粒度得到的連續(xù)kgram集合為{ri,si，si’you，you’man}；以連續(xù)3個(gè)term為最小粒度得到的連續(xù)kgram集合為{ri’si’you，si’you’man}；以連續(xù)4個(gè)term為最小粒度得到的連續(xù)kgram集合為{ri’si’you’man}；以2個(gè)term為最小粒度得到的不連續(xù)的跳躍kgram集合為{ri’you，ri’man，si’man}；以3個(gè)term為最小粒度得到的不連續(xù)的跳躍kgram集合為{ri’you’man，ri’si’man}；上述各連續(xù)kgram集合以及各跳躍kgram集合中的元素均為糾錯(cuò)資源(日四又:曼)的key，通過(guò)任一key拉取的list中均將包含糾錯(cuò)資源(日四又:曼)，比如，“日四”是一個(gè)key，“四又曼”也是一個(gè)key，通過(guò)“日四”拉取的list中將包含糾錯(cuò)資源(日四又:曼)，同樣，通過(guò)“四又曼”拉取的list中也將包含糾錯(cuò)資源(日四又:曼)。假設(shè)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果為“上面是四字下面又的那個(gè)曼”，提取到的糾錯(cuò)信息為[四又:曼]，那么根據(jù)該糾錯(cuò)信息可組成兩個(gè)key，分別為“四又曼”和“si’you’man”，將“四又曼”和“si’you’man”這兩個(gè)key對(duì)應(yīng)的糾錯(cuò)資源作為篩選出的糾錯(cuò)資源，其中包含了糾錯(cuò)資源(日四又:曼)，也可能包含了其它糾錯(cuò)資源。之后，可從篩選出的各糾錯(cuò)資源中進(jìn)一步選出與糾錯(cuò)信息最為匹配的糾錯(cuò)資源，并利用選出的最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)。具體地，針對(duì)篩選出的每個(gè)糾錯(cuò)資源，可分別計(jì)算該糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字的拼音所組成的字符串與糾錯(cuò)信息中的各個(gè)字的拼音所組成的字符串之間的帶權(quán)編輯距離，進(jìn)而將計(jì)算出的帶權(quán)編輯距離最小的糾錯(cuò)資源作為最為匹配的糾錯(cuò)資源，利用最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)。編輯距離，是指兩個(gè)字符串之間，由一個(gè)轉(zhuǎn)成另一個(gè)所需的最少編輯操作次數(shù)，許可的編輯操作包括將一個(gè)字符替換成另一個(gè)字符，增加(插入)一個(gè)字符，刪除一個(gè)字符。一般來(lái)說(shuō)，編輯距離越小，兩個(gè)字符串的相似度越大。本實(shí)施例中，在計(jì)算編輯距離時(shí)，對(duì)于增加和刪除兩種操作，編輯距離均可與傳統(tǒng)的編輯距離度量方式相同，為1，而對(duì)于替換操作，可計(jì)算兩個(gè)音節(jié)之間的發(fā)音距離，發(fā)音距離越近，產(chǎn)生的編輯距離增加量越小。以上是以糾錯(cuò)資源的種類(lèi)為拆字資源為例，對(duì)如何根據(jù)糾錯(cuò)信息對(duì)各糾錯(cuò)資源進(jìn)行篩選，利用選出的最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)進(jìn)行說(shuō)明，對(duì)于其它種類(lèi)，本發(fā)明所述方案同樣適用，只是具體實(shí)現(xiàn)上可能會(huì)有所不同。比如，對(duì)于偏旁部首資源，針對(duì)每個(gè)糾錯(cuò)資源，可分別將其中的每個(gè)字轉(zhuǎn)為對(duì)應(yīng)的拼音，假設(shè)糾錯(cuò)信息為(單人旁：倒)，同樣地，可將糾錯(cuò)信息中的每個(gè)字分別轉(zhuǎn)為對(duì)應(yīng)的拼音，并根據(jù)拼音，查找與糾錯(cuò)信息完全匹配的糾錯(cuò)資源，如果只有一個(gè)，該糾錯(cuò)資源即為最為匹配的糾錯(cuò)資源，如果有多個(gè)，可按照預(yù)定方式，比如使用頻率、上下文信息等進(jìn)一步從中選出最為匹配的糾錯(cuò)資源。另外，還可通過(guò)詞語(yǔ)或聲調(diào)等來(lái)進(jìn)行糾錯(cuò)。比如，用戶(hù)輸入的第一語(yǔ)音query為“李爍”，第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤，識(shí)別為“李樹(shù)”，那么用戶(hù)可進(jìn)一步輸入第二語(yǔ)音query“第二個(gè)字是閃爍的爍”，從而來(lái)對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)?？傊捎蒙鲜鰧?shí)施例所述方案，可獲取用戶(hù)輸入的第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果，并根據(jù)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)意圖識(shí)別，如果確定用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖，則可從第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中提取出糾錯(cuò)信息，并根據(jù)糾錯(cuò)信息對(duì)各糾錯(cuò)資源進(jìn)行篩選，從而利用選出的最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)，對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，可以像人與人之間對(duì)話(huà)時(shí)一樣，描述錯(cuò)誤或強(qiáng)調(diào)正解，相應(yīng)地，可根據(jù)用戶(hù)的描述對(duì)語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行修正，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確糾錯(cuò)，即提高了糾錯(cuò)結(jié)果的準(zhǔn)確性，并且，用戶(hù)只需要通過(guò)語(yǔ)音的方式發(fā)出糾錯(cuò)指令即可，無(wú)需進(jìn)行手動(dòng)輸入操作，從而對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)降低了糾錯(cuò)難度。另外，采用上述實(shí)施例所述方案，可通過(guò)將糾錯(cuò)信息等轉(zhuǎn)為拼音來(lái)進(jìn)行糾錯(cuò)資源的篩選，從而盡可能地確保了在第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，仍能準(zhǔn)確地對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)。再有，采用上述實(shí)施例所述方案，可為糾錯(cuò)資源通過(guò)kgram集合建立倒排索引，從而減少了相似度計(jì)算量，進(jìn)而節(jié)省了計(jì)算資源。以上是關(guān)于方法實(shí)施例的介紹，以下通過(guò)裝置實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明所述方案進(jìn)行進(jìn)一步說(shuō)明。圖8為本發(fā)明所述基于人工智能的語(yǔ)音識(shí)別糾錯(cuò)裝置實(shí)施例的組成結(jié)構(gòu)示意圖，如圖8所示，包括：糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元801、糾錯(cuò)信息提取單元802以及糾錯(cuò)資源匹配單元803。糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元801，用于獲取用戶(hù)輸入的第二語(yǔ)音query的第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果，并根據(jù)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)意圖識(shí)別。糾錯(cuò)信息提取單元802，用于當(dāng)糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元801識(shí)別出用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖時(shí)，從第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中提取出糾錯(cuò)信息。糾錯(cuò)資源匹配單元803，用于根據(jù)糾錯(cuò)信息對(duì)各糾錯(cuò)資源進(jìn)行篩選，利用選出的最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)，第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果為在第二語(yǔ)音query之前輸入的第一語(yǔ)音query的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果。糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元801在接收到用戶(hù)輸入的第二語(yǔ)音query之后，可首先按照現(xiàn)有技術(shù)對(duì)其進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，從而得到第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果。之后，糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元801可根據(jù)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)意圖識(shí)別，即確定用戶(hù)是否具有糾錯(cuò)意圖，確定用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖之后，才會(huì)進(jìn)行后續(xù)的糾錯(cuò)流程?？紤]到不同的用戶(hù)可能會(huì)采用不同的表達(dá)方式，有的表達(dá)方式比較明確，可以比較容易地識(shí)別出用戶(hù)的糾錯(cuò)意圖，而有的表達(dá)方式則比較復(fù)雜，識(shí)別起來(lái)比較困難，因此，本實(shí)施例中提供了兩種識(shí)別方式，即基于規(guī)則的糾錯(cuò)意圖識(shí)別方式以及基于統(tǒng)計(jì)的糾錯(cuò)意圖識(shí)別方式，兩種方式可結(jié)合使用。其中，基于規(guī)則的糾錯(cuò)意圖識(shí)別方式可以是指預(yù)先生成m個(gè)糾錯(cuò)意圖模板，m為正整數(shù)，具體取值可根據(jù)實(shí)際需要而定，通常大于一，這樣，糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元801在獲取到第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果之后，可確定其是否與m個(gè)糾錯(cuò)意圖模板中的至少一個(gè)相匹配，如果是，則可確定用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖。如果第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果與任一糾錯(cuò)意圖模板均不匹配，那么可進(jìn)一步采用基于統(tǒng)計(jì)的糾錯(cuò)意圖識(shí)別方式對(duì)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行識(shí)別。比如，糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元801可利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行意圖分類(lèi)，分類(lèi)結(jié)果包括具有糾錯(cuò)意圖以及不具有糾錯(cuò)意圖。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的框架可如圖6所示。在確定用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖之后，并不能直接利用第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果來(lái)對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)，因?yàn)榈诙Z(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中不但包含糾錯(cuò)信息，還包含其它噪聲信息，因此需要對(duì)有用的糾錯(cuò)信息進(jìn)行提取，去除無(wú)關(guān)信息，才能完成后續(xù)的糾錯(cuò)處理。根據(jù)在對(duì)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)意圖識(shí)別時(shí)所采用的識(shí)別方式的不同，從第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中提取糾錯(cuò)信息的方式也會(huì)不同。其中，若糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元801利用糾錯(cuò)意圖模板確定出用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖，那么糾錯(cuò)信息提取單元802可通過(guò)糾錯(cuò)意圖模板的槽位信息確定出糾錯(cuò)信息。若糾錯(cuò)意圖識(shí)別單元801利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定出用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖，那么糾錯(cuò)信息提取單元802可通過(guò)序列標(biāo)注模型，分別對(duì)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中的每個(gè)字進(jìn)行標(biāo)注，利用標(biāo)注為屬于糾錯(cuò)信息的字組成糾錯(cuò)信息。序列標(biāo)注模型的框架可如圖7所示。在獲取到糾錯(cuò)信息之后，即可利用糾錯(cuò)信息來(lái)與各糾錯(cuò)資源進(jìn)行匹配，以確定糾錯(cuò)信息所描述的對(duì)象，即用戶(hù)通過(guò)描述想要找到的是哪個(gè)字。糾錯(cuò)資源的種類(lèi)很多，比如使用偏旁部首資源和拆字資源等，偏方部首資源即指(偏旁：字)的kv對(duì)，如(單人旁：倒)，拆字資源即描述字的拆解信息及原字，如(人到：倒)。以下以拆字資源為例，對(duì)糾錯(cuò)資源匹配單元803的具體工作方式進(jìn)行說(shuō)明。相應(yīng)地，如圖8所示，本實(shí)施例所述裝置中還可進(jìn)一步包括：預(yù)處理單元800。預(yù)處理單元800，用于當(dāng)糾錯(cuò)資源的種類(lèi)為拆字資源時(shí)，針對(duì)每個(gè)糾錯(cuò)資源，分別將糾錯(cuò)資源中的每個(gè)字轉(zhuǎn)為對(duì)應(yīng)的拼音，并根據(jù)糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字及拼音，生成糾錯(cuò)資源的key；建立key與對(duì)應(yīng)的糾錯(cuò)資源之間的倒排索引。糾錯(cuò)資源匹配單元803可將糾錯(cuò)信息中的每個(gè)字分別轉(zhuǎn)為對(duì)應(yīng)的拼音；確定糾錯(cuò)信息中的各個(gè)字是否組成一個(gè)key，如果是，則將key對(duì)應(yīng)的糾錯(cuò)資源作為篩選出的糾錯(cuò)資源；確定糾錯(cuò)信息中的各個(gè)字對(duì)應(yīng)的拼音是否組成一個(gè)key，如果是，則將key對(duì)應(yīng)的糾錯(cuò)資源作為篩選出的糾錯(cuò)資源。具體地，對(duì)于每個(gè)糾錯(cuò)資源，預(yù)處理單元800可分別按照以下方式確定出該糾錯(cuò)資源的key：針對(duì)糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字，分別以連續(xù)i個(gè)term為最小粒度得到連續(xù)kgram集合，并針對(duì)糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字對(duì)應(yīng)的拼音，分別以連續(xù)i個(gè)term為最小粒度得到連續(xù)kgram集合，i為正整數(shù)，且2≤i≤n，n為糾錯(cuò)資源中包括的字?jǐn)?shù)；針對(duì)糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字，分別以j個(gè)term為最小粒度得到不連續(xù)的跳躍kgram集合，并針對(duì)糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字對(duì)應(yīng)的拼音，分別以j個(gè)term為最小粒度得到不連續(xù)的跳躍kgram集合，j為正整數(shù)，且2≤j≤n-1。將連續(xù)kgram集合以及跳躍kgram集合中的元素分別作為糾錯(cuò)資源的key。之后，糾錯(cuò)資源匹配單元803可從篩選出的各糾錯(cuò)資源中進(jìn)一步選出與糾錯(cuò)信息最為匹配的糾錯(cuò)資源，并利用選出的最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)。具體地，糾錯(cuò)資源匹配單元803可針對(duì)篩選出的每個(gè)糾錯(cuò)資源，分別計(jì)算糾錯(cuò)資源中的各個(gè)字的拼音所組成的字符串與糾錯(cuò)信息中的各個(gè)字的拼音所組成的字符串之間的帶權(quán)編輯距離；將計(jì)算出的帶權(quán)編輯距離最小的糾錯(cuò)資源作為最為匹配的糾錯(cuò)資源，利用最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)。其中，在計(jì)算編輯距離時(shí)，對(duì)于增加和刪除兩種操作，編輯距離均為1，對(duì)于替換操作，可計(jì)算兩個(gè)音節(jié)之間的發(fā)音距離，發(fā)音距離越近，產(chǎn)生的編輯距離增加量越小。圖8所示裝置實(shí)施例的具體工作流程請(qǐng)參照前述方法實(shí)施例中的相應(yīng)說(shuō)明，不再贅述。圖9示出了適于用來(lái)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施方式的示例性計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12的框圖。圖9顯示的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12僅僅是一個(gè)示例，不應(yīng)對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的功能和使用范圍帶來(lái)任何限制。如圖9所示，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12以通用計(jì)算設(shè)備的形式表現(xiàn)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12的組件可以包括但不限于：一個(gè)或者多個(gè)處理器(處理單元)16，存儲(chǔ)器28，連接不同系統(tǒng)組件(包括存儲(chǔ)器28和處理器16)的總線(xiàn)18。總線(xiàn)18表示幾類(lèi)總線(xiàn)結(jié)構(gòu)中的一種或多種，包括存儲(chǔ)器總線(xiàn)或者存儲(chǔ)器控制器，外圍總線(xiàn)，圖形加速端口，處理器或者使用多種總線(xiàn)結(jié)構(gòu)中的任意總線(xiàn)結(jié)構(gòu)的局域總線(xiàn)。舉例來(lái)說(shuō)，這些體系結(jié)構(gòu)包括但不限于工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)(isa)總線(xiàn)，微通道體系結(jié)構(gòu)(mac)總線(xiàn)，增強(qiáng)型isa總線(xiàn)、視頻電子標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)(vesa)局域總線(xiàn)以及外圍組件互連(pci)總線(xiàn)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12典型地包括多種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可讀介質(zhì)。這些介質(zhì)可以是任何能夠被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12訪(fǎng)問(wèn)的可用介質(zhì)，包括易失性和非易失性介質(zhì)，可移動(dòng)的和不可移動(dòng)的介質(zhì)。存儲(chǔ)器28可以包括易失性存儲(chǔ)器形式的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可讀介質(zhì)，例如隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(ram)30和/或高速緩存存儲(chǔ)器32。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12可以進(jìn)一步包括其它可移動(dòng)/不可移動(dòng)的、易失性/非易失性計(jì)算機(jī)系統(tǒng)存儲(chǔ)介質(zhì)。僅作為舉例，存儲(chǔ)系統(tǒng)34可以用于讀寫(xiě)不可移動(dòng)的、非易失性磁介質(zhì)(圖9未顯示，通常稱(chēng)為“硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器”)。盡管圖9中未示出，可以提供用于對(duì)可移動(dòng)非易失性磁盤(pán)(例如“軟盤(pán)”)讀寫(xiě)的磁盤(pán)驅(qū)動(dòng)器，以及對(duì)可移動(dòng)非易失性光盤(pán)(例如cd-rom,dvd-rom或者其它光介質(zhì))讀寫(xiě)的光盤(pán)驅(qū)動(dòng)器。在這些情況下，每個(gè)驅(qū)動(dòng)器可以通過(guò)一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)介質(zhì)接口與總線(xiàn)18相連。存儲(chǔ)器28可以包括至少一個(gè)程序產(chǎn)品，該程序產(chǎn)品具有一組(例如至少一個(gè))程序模塊，這些程序模塊被配置以執(zhí)行本發(fā)明各實(shí)施例的功能。具有一組(至少一個(gè))程序模塊42的程序/實(shí)用工具40，可以存儲(chǔ)在例如存儲(chǔ)器28中，這樣的程序模塊42包括——但不限于——操作系統(tǒng)、一個(gè)或者多個(gè)應(yīng)用程序、其它程序模塊以及程序數(shù)據(jù)，這些示例中的每一個(gè)或某種組合中可能包括網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的實(shí)現(xiàn)。程序模塊42通常執(zhí)行本發(fā)明所描述的實(shí)施例中的功能和/或方法。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12也可以與一個(gè)或多個(gè)外部設(shè)備14(例如鍵盤(pán)、指向設(shè)備、顯示器24等)通信，還可與一個(gè)或者多個(gè)使得用戶(hù)能與該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12交互的設(shè)備通信，和/或與使得該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12能與一個(gè)或多個(gè)其它計(jì)算設(shè)備進(jìn)行通信的任何設(shè)備(例如網(wǎng)卡，調(diào)制解調(diào)器等等)通信。這種通信可以通過(guò)輸入/輸出(i/o)接口22進(jìn)行。并且，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12還可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)適配器20與一個(gè)或者多個(gè)網(wǎng)絡(luò)(例如局域網(wǎng)(lan)，廣域網(wǎng)(wan)和/或公共網(wǎng)絡(luò)，例如因特網(wǎng))通信。如圖9所示，網(wǎng)絡(luò)適配器20通過(guò)總線(xiàn)18與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12的其它模塊通信。應(yīng)當(dāng)明白，盡管圖中未示出，可以結(jié)合計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12使用其它硬件和/或軟件模塊，包括但不限于：微代碼、設(shè)備驅(qū)動(dòng)器、冗余處理單元、外部磁盤(pán)驅(qū)動(dòng)陣列、raid系統(tǒng)、磁帶驅(qū)動(dòng)器以及數(shù)據(jù)備份存儲(chǔ)系統(tǒng)等。處理器16通過(guò)運(yùn)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器28中的程序，從而執(zhí)行各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理，例如實(shí)現(xiàn)圖1所示實(shí)施例中的方法，即獲取用戶(hù)輸入的第二語(yǔ)音query的第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果，根據(jù)第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)意圖識(shí)別，若確定用戶(hù)具有糾錯(cuò)意圖，則從第二語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果中提取出糾錯(cuò)信息，根據(jù)糾錯(cuò)信息對(duì)各糾錯(cuò)資源進(jìn)行篩選，利用選出的最為匹配的糾錯(cuò)資源對(duì)第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)，第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果為在第二語(yǔ)音query之前輸入的第一語(yǔ)音query的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果。具體實(shí)現(xiàn)請(qǐng)參照前述各實(shí)施例中的相關(guān)說(shuō)明，不再贅述。本發(fā)明同時(shí)公開(kāi)了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)將實(shí)現(xiàn)如圖1所示實(shí)施例中的方法?？梢圆捎靡粋€(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)可讀的介質(zhì)的任意組合。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以是計(jì)算機(jī)可讀信號(hào)介質(zhì)或者計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)例如可以是——但不限于——電、磁、光、電磁、紅外線(xiàn)、或半導(dǎo)體的系統(tǒng)、裝置或器件，或者任意以上的組合。計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)的更具體的例子(非窮舉的列表)包括：具有一個(gè)或多個(gè)導(dǎo)線(xiàn)的電連接、便攜式計(jì)算機(jī)磁盤(pán)、硬盤(pán)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(ram)、只讀存儲(chǔ)器(rom)、可擦式可編程只讀存儲(chǔ)器(eprom或閃存)、光纖、便攜式緊湊磁盤(pán)只讀存儲(chǔ)器(cd-rom)、光存儲(chǔ)器件、磁存儲(chǔ)器件、或者上述的任意合適的組合。在本文件中，計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)可以是任何包含或存儲(chǔ)程序的有形介質(zhì)，該程序可以被指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用。計(jì)算機(jī)可讀的信號(hào)介質(zhì)可以包括在基帶中或者作為載波一部分傳播的數(shù)據(jù)信號(hào)，其中承載了計(jì)算機(jī)可讀的程序代碼。這種傳播的數(shù)據(jù)信號(hào)可以采用多種形式，包括——但不限于——電磁信號(hào)、光信號(hào)或上述的任意合適的組合。計(jì)算機(jī)可讀的信號(hào)介質(zhì)還可以是計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)以外的任何計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，該計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以發(fā)送、傳播或者傳輸用于由指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用的程序。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上包含的程序代碼可以用任何適當(dāng)?shù)慕橘|(zhì)傳輸，包括——但不限于——無(wú)線(xiàn)、電線(xiàn)、光纜、rf等等，或者上述的任意合適的組合?？梢砸砸环N或多種程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言或其組合來(lái)編寫(xiě)用于執(zhí)行本發(fā)明操作的計(jì)算機(jī)程序代碼，所述程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言包括面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語(yǔ)言—諸如java、smalltalk、c++，還包括常規(guī)的過(guò)程式程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言—諸如”c”語(yǔ)言或類(lèi)似的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。程序代碼可以完全地在用戶(hù)計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、部分地在用戶(hù)計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、作為一個(gè)獨(dú)立的軟件包執(zhí)行、部分在用戶(hù)計(jì)算機(jī)上部分在遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、或者完全在遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)或服務(wù)器上執(zhí)行。在涉及遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)的情形中，遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)可以通過(guò)任意種類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)——包括局域網(wǎng)(lan)或廣域網(wǎng)(wan)—連接到用戶(hù)計(jì)算機(jī)，或者，可以連接到外部計(jì)算機(jī)(例如利用因特網(wǎng)服務(wù)提供商來(lái)通過(guò)因特網(wǎng)連接)。在本發(fā)明所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的裝置和方法等，可以通過(guò)其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式。所述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開(kāi)的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上。可以根據(jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以?xún)蓚€(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用硬件加軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。上述以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)的集成的單元，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中。上述軟件功能單元存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)或處理器(processor)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：u盤(pán)、移動(dòng)硬盤(pán)、只讀存儲(chǔ)器(rom，read-onlymemory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盤(pán)等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明保護(hù)的范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁(yè)12