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龙图腾网获悉海信电子科技(武汉)有限公司申请的专利服务器及多语言文本语义理解方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114706944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210263106.5，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权服务器及多语言文本语义理解方法是由曹晚霞;朱飞;胡胜元设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本服务器及多语言文本语义理解方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种服务器及多语言文本语义理解方法，将接收到的语音指令识别为文本数据；将文本数据输入至利用元学习的训练方法训练好的多语言文本语义理解模型中，得到用户意图及关键槽位值；将关键槽位值解析为键值对形式，得到初始实体信息，对初始实体信息进行纠错，得到最终实体信息；将最终实体信息进行统一，获取标准实体信息；根据用户意图及标准实体信息进行参数封装，得到封装信息，智能终端在获取到封装信息后可响应语音指令。本申请中利用元学习微调模型，加强小样本学习的效果，实现对包含小语种在内的多语种语音指令进行意图分析。将获得的实体信息进行统一，以使其适配于下游任务，实现从文本输入到参数封装的完整过程。

本发明授权服务器及多语言文本语义理解方法在权利要求书中公布了：1.一种服务器，其特征在于，所述服务器被配置为： 将接收到的语音指令识别为文本数据； 将所述文本数据输入至已训练好的多语言文本语义理解模型，得到所述文本数据所表征的用户意图及关键槽位值，其中，所述多语言文本语义理解模型利用元学习的训练方法进行微调，所述训练方法包括： 识别原始数据的语种，根据识别出语种的原始数据获取特征数据，其中，所述原始数据包含多种语种的语料； 将所述多语言文本语义理解模型的训练过程划分为训练任务和适应任务，所述训练任务和适应任务均分别通过训练数据和测试数据进行，所述训练数据和测试数据选取自包含大语种特征数据和小语种特征数据的所述特征数据；所述训练任务的训练数据为大语种特征数据，所述适应任务的训练数据为小语种特征数据；所述训练任务的测试数据和所述适应任务的测试数据均为小语种特征数据； 将元网络结构的初始化参数赋值于所述训练任务的网络，得到所述训练任务的第一结果参数； 通过学习率对第一结果参数进行迭代优化，得到更新后的第一结果参数； 通过所述训练任务的测试数据，计算所述训练任务的网络对于结果参数的第一梯度，以及，根据所述第一梯度将所述初始化参数更新为目标训练参数； 将所述目标训练参数赋值给所述适应任务的网络，得到所述适应任务的第二结果参数； 通过所述适应任务的训练数据更新第二结果参数，得到更新后的第二结果参数； 通过所述适应任务的测试数据，计算所述适应任务的网络对于第二结果参数的第二梯度，以及，根据所述第二梯度更新所述适应任务的网络中的目标训练参数； 基于所述训练任务和适应任务进行迭代训练，更新所述元网络结构中的参数； 将所述关键槽位值解析为键值对形式，得到初始实体信息，根据与用户意图相关的知识图谱对所述初始实体信息进行纠错，得到最终实体信息； 将所述最终实体信息进行统一，获取标准实体信息； 根据所述用户意图及所述标准实体信息进行参数封装，得到封装信息，将所述封装信息发送至智能终端，以使所述智能终端根据所述封装信息响应所述语音指令。

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