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龙图腾网获悉阿波罗智联(北京)科技有限公司申请的专利语义识别方法、装置、设备、存储介质以及车辆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：CN116597831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310383147.2，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权语义识别方法、装置、设备、存储介质以及车辆是由崔晓娟;庞敏辉;常全有设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本语义识别方法、装置、设备、存储介质以及车辆在说明书摘要公布了：本公开提供了一种语义识别方法、装置、设备、存储介质以及车辆。涉及数据处理技术领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习以及人机交互技术领域。具体实施为：获取目标语音指令；将目标语音指令与基于规则建立的多个语义模板进行匹配，得到目标语音指令与目标语音指令的最优语义模板匹配的第一置信度；在第一置信度高于置信度阈值的情况下，基于最优语义模板得到目标语音指令的语义识别结果；在第一置信度小于或等于置信度阈值的情况下，将目标语音指令输入自然语言理解模型，得到目标语音指令的语义识别结果。采用语义模板和自然语言理解模型相结合的方式，能够快速准确地理解语音指令的语义。

本发明授权语义识别方法、装置、设备、存储介质以及车辆在权利要求书中公布了：1.一种语义识别方法，包括： 获取目标语音指令； 将所述目标语音指令与基于规则建立的多个语义模板进行匹配，得到所述目标语音指令与所述目标语音指令的最优语义模板匹配的第一置信度； 在所述第一置信度高于置信度阈值的情况下，基于所述最优语义模板得到所述目标语音指令的语义识别结果； 在所述第一置信度小于或等于所述置信度阈值的情况下，将所述目标语音指令输入自然语言理解模型，得到所述目标语音指令的语义识别结果，包括： 将所述目标语音指令输入至所述自然语言理解模型的编码器，得到所述目标语音指令的第一向量表示，以及所述目标语音指令中各分词的第二向量表示； 将所述第一向量表示输入所述自然语言理解模型的语义理解网络的意图识别层，得到意图概率分布；并，将所述第一向量表示输入所述语义理解网络的领域识别层，得到领域概率分布； 将所述领域概率分布与每个分词的所述第二向量表示分别进行拼接，得到第三向量表示；将所述第三向量表示输入给所述语义理解网络的槽位识别层，得到各分词的槽位概率分布； 基于所述领域概率分布、所述意图概率分布以及所述各分词的槽位概率分布确定所述目标语音指令的语义识别结果； 所述自然语言理解模型的训练任务包括语义识别任务以及映射任务；所述映射任务用于将样本语音指令的语义识别结果中的意图识别结果映射为所述语义识别任务得到的领域识别结果，映射方式包括线性映射和非线性映射。

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