(19)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 202211032036.9 (22)申请日 2022.08.26 (71)申请人 中远海运科技股份有限公司 地址 200135 上海市浦东 新区民生路6 00号 (72)发明人 王新波　王敏　魏永来　 (74)专利代理 机构 北京海虹嘉诚知识产权代理 有限公司 1 1129 专利代理师 张涛 (51)Int.Cl. G06F 16/242(2019.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 16/28(2019.01) G06F 16/29(2019.01) G06F 16/23(2019.01) (54)发明名称 一种基于语义识别的语音搜索船舶动态的 方法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于语义识别的语音搜 索船舶动态的方法及系统， 所述方法包括步骤： S1： 基于关系型数据库原理进行船舶动态的语义 模型设计， 所述语义模型包括包含基础元数据的 数据模型、 关系模型、 常量模型以及变量模型。 S2： 对语音数据进行语义意图识别： 通过知识库 对语音识别结果纠错、 再通过应用路由划分应用 空间、 在应用空间内对所述语音识别结果纠错后 的数据与所述语义模型匹配进行意图识别， 再对 所述纠错后的数据进行参数提取、 利用意图识别 和参数提取的结果进行知识库更新； S3： 意图转 换和调用。 本发 明可以实现多种航运场景的意图 识别。 同时也提供了一种基于语义识别的语音搜 索船舶动态的方法， 实现跨行业的语音识别智能 应用。 权利要求书3页 说明书6页 附图2页 CN 115391375 A 2022.11.25 CN 115391375 A 1.一种基于语义识别的语音搜索船舶动态的方法， 其特 征在于， 所述具体步骤如下： S1： 基于关系型数据库原理进行船舶动态 的语义模型设计， 所述语义模型包括包含基 础元数据的数据模型、 定义数据模型之间关系的关系模型、 定义元数据常量描述的常量模 型以及定义了语义模型支持的变量种类及变量取值方式的变量模型； S2： 对语音数据进行语义意图识别： 首先构建知识库， 基于所述知识库对语音识别结果 纠错、 再通过应用路由划分应用空间、 在应用空间内对所述语音识别结果纠错后的数据与 所述语义模型匹配进行意图识别， 再对所述纠错后的数据进行参数提取、 利用意图识别和 参数提取的结果进行知识库更新； S3： 意图转换和调用： 将S2的结果进行意图转换并根据意图转换的结果进行内容输出， 或转换成指令进行控制。 2.由权利要求1所述的一种基于语义识别的语音搜索船舶动态的方法， 其特征在于， 所 述数据模型的设计方法为将基础数据FM_CODE、 港口基础数据FM_PORT、 船舶静态数据FM_ VESSEL、 船舶动态数据VES SEL_STAT US和船舶事 件数据VES SEL_EVENT预置在数据模型中。 3.由权利要求1或2所述的一种基于语义识别的语音搜索船舶动态的方法， 其特征在 于， 所述关系模型的设计方法为基于所述数据模型中数据间的关系预置在关系模型中。 4.由权利要求3所述的一种基于语义识别的语音搜索船舶动态的方法， 其特征在于， 所 述数据间的关系包括船舶静态数据和船舶动态数据的关系、 船舶静态数据和船舶 事件数据 的关系、 港口和船舶动态的关系。 5.由权利要求1或2所述的一种基于语义识别的语音搜索船舶动态的方法， 其特征在 于， 所述常量模型 的设计方法为将数据模型中的常量数据预置在常量模型中， 所述常量信 息包括船舶名称、 港口名称、 船舶M MSI编号、 港口代码信息 。 6.由权利要求1或2所述的一种基于语义识别的语音搜索船舶动态的方法， 其特征在 于， 所述变量模型的设计方法为将船舶的静态属性、 动态属性、 事件属性变量预置在变量模 型中。 7.由权利要求1或2所述的一种基于语义识别的语音搜索船舶动态的方法， 其特征在 于， 所述语义 意图识别的步骤为： S1： 基于知识库针对语音识别结果纠错， 包括识别结果本身纠错和专业 术语纠错； S2： 通过应用路由划分应用空间： 在语音识别结果纠错后通过应用路由支持的调用端 输入模式或自动识别模式进行应用空间划分； S3： 在应用空间内利用所述语义模型对语音数据进行意图识别和参数提取， 意图识别 包含一级分类识别和 二级分类识别， 所述一级分类包括将意图分为内容检索和指令控制， 二级分类为对内容检索和指令控制的再分类； S31： 进行一级分类识别； S32： 在一级分类下进行二级分类识别， 使语音数据匹配一个或多个二级分类； S33： 对匹配到的二级分类进行参数提取， 再针对参数提取进行打分， 输出打分最高的 二级意图； S4： 保存语音数据识别结果的原句式， 通过机器学习或人工干预对现有知识库进行更 新。 8.由权利要求7所述的一种基于语义识别的语音搜索船舶动态的方法， 其特征在于， 所权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115391375 A 2述自动识别基于知识库的句式匹配和关键 字匹配结果打 分排名实现。 9.由权利要求7所述的一种基于语义识别的语音搜索船舶动态的方法， 其特征在于， 所 述参数提取通过查询语义模型确认常量、 变量以及数据关系。 10.由权利要求7所述的一种基于语义识别的语音搜索船舶动态的方法， 其特征在于， 所述意图转换和调用的方法为： S1： 判断意图一级分类为内容检索类意图或指令控制类意图； S2： 对于内容检索类意图， 确认内容特征， 通过变量模型完成输出匹配和完成本地数据 库的检索， 通过代理服 务将请求转发到第三方完成第三方 数据的检索； S3： 对于指令控制类意图， 确定调用地址， 完成本地调用或远程调用。 11.一种基于语义识别的语音搜索船舶动态的系统， 其特征在于， 该系统包括： 纠错单 元、 知识库单元、 建立语义模型的语义模型设计单元、 对纠错单元纠错后的数据、 利用知识 库单元的句式和关键词、 以及利用数据模型设计单元的语义模型进行 处理的应用空间单元 和输出管理客户端； 所述纠错单元包括移动语音进行纠 错的移动语音纠错模块和对智能硬件语音进行纠 错的智能硬件语音纠错模块； 所述语义模型设计单元的语义模型包括包含基础元数据的数据模型、 定义数据模型之 间关系的关系模型、 定义元数据常量描述的常量模型以及定义语义模型支持的变量种类及 变量取值方式的变量模型； 所述应用空间单元包括对纠错后的数据进行一级分类识别和二级分类识别的业务分 类模块、 以及 对业务分类模块分类后的数据进行意图识别的意图识别模块和进行参数提取 的提取参数模块， 以及对意图进行内容输出和指令控制的执 行模块； 所述输出 管理客户端将所述执 行模块的内容输出和指令控制情况显示在屏幕上。 12.一种基于语义识别的语音搜索的方法， 其特 征在于， 所述具体步骤如下： S1： 基于关系型数据库原理进行船舶动态 的语义模型设计， 所述语义模型包括包含基 础元数据的数据模型、 定义数据模型之间关系的关系模型、 定义元数据常量描述的常量模 型以及定义了语义模型支持的变量种类及变量取值方式的变量模型； S2： 对语音数据进行语义意图识别： 首先构建知识库， 基于所述知识库对语音识别结果 纠错、 再通过应用路由划分应用空间、 在应用空间内对所述语音识别结果纠错后的数据与 所述语义模型匹配进行意图识别， 再对所述纠错后的数据进行参数提取、 利用意图识别和 参数提取的结果进行知识库更新； S3： 意图转换和调用： 将S2的结果进行意图转换并根据意图转换的结果进行内容输出， 或转换成指令进行控制。 13.由权利要求12所述的一种基于语义识别的语音搜索的方法， 其特征在于， 所述语义 意图识别的步骤为： S1： 基于知识库针对语音识别结果纠错， 包括识别结果本身纠错和专业 术语纠错； S2： 通过应用路由划分应用空间： 在语音识别结果纠错后通过应用路由支持的调用端 输入模式或自动识别模式进行应用空间划分； S3： 在应用空间内利用所述语义模型对语音数据进行意图识别和参数提取， 意图识别 包含一级分类识别和 二级分类识别， 所述一级分类包括将意图分为内容检索和指令控制，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115391375 A 3