基于嵌入式表示的车辆控制方法、装置、电子设备及介质

技术领域

本申请涉及语音交互技术，尤其涉及一种基于嵌入式表示的车辆控制方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

随着技术的发展与市场需求的变化，语音交互已成为当前智能汽车的重要交互方式。

在实际应用中，用户在进行语音交互时，存在特定场景下省略部分词语仍能进行完整语义表述的情况，而机器语言的表述需要强规范性和强逻辑性，因而存在机器强规范性表达和用户口语可省略的随意性之间的矛盾。本申请旨在解决该矛盾。

发明内容

本申请提供一种基于嵌入式表示的车辆控制方法、装置、电子设备及介质，用以解决用户口语表达时可省略的随意性与机器强规范性表达的矛盾。

一方面，本申请提供一种基于嵌入式表示的车辆控制方法，所述方法包括：

当获取到车控命令时，根据simBERT模型生成与所述车控命令对应的第一嵌入式向量；所述车控命令用于指示车辆完成目标动作，所述simBERT模型是根据车控领域的相似语料对对simBERT原始模型进行训练后得到的，所述相似语料对中的语句用于指示所述车辆完成同一动作；

在标准向量库中查找与所述第一嵌入式向量相似度最高的第二嵌入式向量，并将所述第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量；所述标准向量库中包括多个第二嵌入式向量，所述第二嵌入式向量是标准语句或合法省略句根据所述simBERT模型生成的；

根据所述车控领域的知识图谱对所述目标嵌入式向量进行解析处理，得到解析结果，并根据解析结果控制所述车辆完成所述目标动作。

在另一种可能实现的方式中，所述获取车控命令之前，所述方法还包括：

获取车控语料，根据所述车控语料构建所述知识图谱，所述车控语料包括多个用于指示所述车辆中的任一实体的任一特征完成任一操作的语句；

根据所述知识图谱生成所述标准语句和所述合法省略语句，并将所述标准语句和所述合法省略语句存入标准语料库；所述标准语句包括用于表示所述实体、所述操作、所述特征和特征值的词语；所述合法省略句是所述标准语句省略了不使语句具备歧义的词语后得到的；

将所述标准语料库输入所述simBERT模型，以得到所述标准语句对应的第二嵌入式向量、所述合法省略句对应的第二嵌入式向量。

在另一种可能实现的方式中，所述根据所述知识图谱生成所述合法省略句，包括：

根据所述知识图谱，确定每个实体的一级实体文档和二级实体文档，所述一级实体文档包括所述实体对应的两跳范围内的第一单词，所述二级实体文档包括所述实体的特征对应的一跳范围内的第二单词，所述二级实体文档的数量与所述实体包括的特征数量相等；

计算所述第一单词的第一逆向文件频率值，以及，计算所述第二单词的第二逆向文件频率值，其中，所述第一逆向文件频率值与包含所述第一单词的一级实体文档的数量相关，所述第二逆向文件频率值与包含所述第二单词的二级实体文档的数量相关；

根据所述第一逆向文件频率值和/或所述第二逆向文件频率值、所述标准语句，生成所述合法省略语句。

在另一种可能实现的方式中，所述在标准向量库查找与所述第一嵌入式向量相似度最高的第二嵌入式向量，并将所述第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量，包括：

计算所述第一嵌入式向量与第二嵌入式向量的cosine距离；

根据所述cosine距离，查找与所述第一嵌入式向量相似度最高的第二嵌入式向量，并将所述第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量。

在另一种可能实现的方式中，所述根据所述cosine距离，查找与所述第一嵌入式向量相似度最高的第二嵌入式向量，并将所述第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量，包括：

获取所述cosine距离大于第一预设阈值的第二嵌入式向量，所述第一预设阈值是根据大量的含义相同的正例语句和含义不同的反例语句的嵌入式向量进行cosine距离计算后得到的；

对所述第二嵌入式向量按照所述cosine距离从大到小的规则进行排序，得到排序队列，将位于所述排序队列首位的第二嵌入式向量作为所述目标嵌入式向量。

在另一种可能实现的方式中，所述方法还包括：

获取在线错误处理语料，根据所述在线错误语料更新所述知识图谱，并得到更新标准语句；

若存在与所述更新标准语句对应的更新合法省略语句，则根据所述更新标准语句和所述更新合法省略语句更新所述标准语料库及所述标准向量库；

否则，根据所述更新标准语句更新所述标准语料库及所述标准向量库。

在另一种可能实现的方式中，所述获取在线错误处理语料之前，所述方法还包括：

在收到用户反馈的错误提示指令时，将所述车控命令对应的文本作为所述在线错误处理语料；

在所述cosine距离均小于第二预设阈值时，将所述车控命令对应的文本作为所述在线错误处理语料，所述第二预设阈值是根据大量的含义相同的正例语句和含义不同的反例语句的嵌入式向量进行cosine距离计算后得到的。

第二方面，本申请提供一种基于嵌入式表示的车辆控制装置，该装置包括生成模块、查找模块和控制模块，其中，

所述生成模块，用于在获取到车控命令时，根据simBERT模型生成与所述车控命令对应的第一嵌入式向量；所述车控命令用于指示车辆完成目标动作，所述simBERT模型是根据车控领域的相似语料对对simBERT原始模型进行训练后得到的，所述相似语料对中的语句用于指示所述车辆完成同一动作；

所述查找模块，用于在标准向量库中查找与所述第一嵌入式向量相似度最高的第二嵌入式向量，并将所述第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量；所述标准向量库中包括多个第二嵌入式向量，所述第二嵌入式向量是标准语句或合法省略句根据所述simBERT模型生成的；

所述控制模块，用于根据所述车控领域的知识图谱对所述目标嵌入式向量进行解析处理，得到解析结果，并根据解析结果控制所述车辆完成所述目标动作。

在另一种可能实现的方式中，所述生成模块还用于：

获取车控语料，根据所述车控语料构建所述知识图谱，所述车控语料包括多个用于指示所述车辆中的任一实体的任一特征完成任一操作的语句；

根据所述知识图谱生成所述标准语句和所述合法省略语句，并将所述标准语句和所述合法省略语句存入标准语料库；所述标准语句包括用于表示所述实体、所述操作、所述特征和特征值的词语；所述合法省略句是所述标准语句省略了不使语句具备歧义的词语后得到的；

将所述标准语料库输入所述simBERT模型，以得到所述标准语句对应的第二嵌入式向量、所述合法省略句对应的第二嵌入式向量。

在另一种可能实现的方式中，所述生成模块具体用于：

根据所述知识图谱，确定每个实体的一级实体文档和二级实体文档，所述一级实体文档包括所述实体对应的两跳范围内的第一单词，所述二级实体文档包括所述实体的特征对应的一跳范围内的第二单词，所述二级实体文档的数量与所述实体包括的特征数量相等；

计算所述第一单词的第一逆向文件频率值，以及，计算所述第二单词的第二逆向文件频率值，其中，所述第一逆向文件频率值与包含所述第一单词的一级实体文档的数量相关，所述第二逆向文件频率值与包含所述第二单词的二级实体文档的数量相关；

根据所述第一逆向文件频率值和/或所述第二逆向文件频率值、所述标准语句，生成所述合法省略语句。

在另一种可能实现的方式中，所述查找模块具体用于：

计算所述第一嵌入式向量与第二嵌入式向量的cosine距离；

根据所述cosine距离，查找与所述第一嵌入式向量相似度最高的第二嵌入式向量，并将所述第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量。

在另一种可能实现的方式中，所述查找模块具体用于：

获取所述cosine距离大于第一预设阈值的第二嵌入式向量，所述第一预设阈值是根据大量的含义相同的正例语句和含义不同的反例语句的嵌入式向量进行cosine距离计算后得到的；

对所述第二嵌入式向量按照所述cosine距离从大到小的规则进行排序，得到排序队列，将位于所述排序队列首位的第二嵌入式向量作为所述目标嵌入式向量。

在另一种可能实现的方式中，所述生成模块还用于：

获取在线错误处理语料，根据所述在线错误语料更新所述知识图谱，并得到更新标准语句；

若存在与所述更新标准语句对应的更新合法省略语句，则根据所述更新标准语句和所述更新合法省略语句更新所述标准语料库及所述标准向量库；

否则，根据所述更新标准语句更新所述标准语料库及所述标准向量库。

在另一种可能实现的方式中，所述生成模块还用于：

在收到用户反馈的错误提示指令时，将所述车控命令对应的文本作为所述在线错误处理语料；

在所述cosine距离均小于第二预设阈值时，将所述车控命令对应的文本作为所述在线错误处理语料，所述第二预设阈值是根据大量的含义相同的正例语句和含义不同的反例语句的嵌入式向量进行cosine距离计算后得到的。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面任一项所述的方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上第一方面任一项所述的方法。

本申请提供一种基于嵌入式表示的车辆控制方法、装置、电子设备及介质，本申请的方法应用于智能车辆，基于该方法，在获取到用于指示智能车辆完成目标动作的车控命令时，首先将车控命令输入simBERT模型以得到其对应的第一嵌入式向量。其次，在标准向量库中查找与第一嵌入式向量相似度最高的第二嵌入式向量，并将该第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量。最后，根据车控领域的知识图谱解析目标嵌入式向量，得到解析结果，完成对于车控命令的理解，从而根据使得智能车辆能根据解析结果控制智能车辆完成目标动作。

本申请中，标准向量库中包括了标准语句生成的第二嵌入式向量和合法省略语句生成的第二嵌入式向量。因此，在智能车辆的使用过程中，只要用户输入的车控命令省略的是可以直接清楚理解的，那么智能车辆都可以准确理解并做出相应反馈。本申请的方法，有效解决了用户口语表达时可省略的随意性与机器强规范性表达的矛盾。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本申请实施例提供的一种人车语音交互的场景示意图；

图2为本申请实施例提供的一种基于嵌入式表示的车辆控制方法的流程示意图一；

图3为本申请实施例提供的一种基于嵌入式表示的车辆控制方法的流程示意图二；

图4a为本申请实施例提供的一种标准向量库获取方法的流程示意图；

图4b为本申请实施例提供的一种车控领域知识图谱的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的一种基于嵌入式表示的车辆控制方法的流程示意图三；

图6为本申请实施例提供的一种基于嵌入式表示的车辆控制装置的结构示意图；

图7为本申请实施例提供的一种电子设备。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

随着车联网和人工智能技术的兴起，越来越多的功能被搭载在智能车辆上。层出不穷的功能与日趋复杂的界面对驾驶者在驾驶过程中的注意力进行了争夺，对于当前人机共驾阶段，语音交互技术帮助驾驶者降低对车内设备的手动操作依赖、从而增加驾驶安全性的独特优势得以显现。

图1为本申请实施例提供的一种人车语音交互的场景示意图，如图1所示，人车交互系统一般包括电子设备10及与电子设备10通讯连接的车辆被控设备20，具体地，电子设备10用于采集用户发出的车控命令，在获取到车控命令后，对车控命令进行解析处理，得到解析结果，并根据解析结果控制相应的车辆被控设备20。其中，车辆被控设备20包括空调、冰箱等。

对于上述过程，用户输入的车控命令可能是省略了某个或某些词语后、在用户看来仍是可以清楚理解的语句，但对于电子设备10来说，是无法清楚理解的，从而无法对车辆被控设备20做出准确的控制。即用户口语表达时可省略的随意性与机器强规范性表达间存在矛盾，示例性地，当智能车辆中只包含空调一种可以设置湿度的车辆被控设备20时，用户输入的车控命令为：湿度调低至25，就已经表述清楚了。但是对于电子设备10来说，其无法及时准确地确定用户需求控制的具体为哪一个车辆被控设备20。

本申请提供一种基于嵌入式表示的车辆控制方法、装置、电子设备及介质，用于解决上述问题。本申请首先根据车控领域的车控语料生成知识图谱，其次，根据知识图谱生成标准语句和合法省略句，其中，标准语句应当包括车辆被控设备20，以及需要其完成的动作。合法省略句为省略了用于表示车辆被控设备20或动作的词语后仍可以表述清楚的语句。最后，在获取到车控命令时，从包含标准语句和合法省略语句的标准语料库中查找与车控命令匹配的标准语句或合法省略语句，并基于该标准语句或合法省略句控制相应的车辆被控设备20。

本申请的方法，根据知识图谱生成标准语句和合法省略句，从而在接收到用户输入的表述清楚的省略语句时，可以准确找到该句最相似的合法省略句，有利于快速、准确地理解用户命令，从而准确做出相应反馈动作。

值得说明的是，本申请的方法由电子设备10执行，电子设备10可以单独装载在智能车辆上，并与车辆被控设备20通讯连接。也可以直接嵌入设置在每个车辆被控设备20上，本申请中不对其进行限定。在本申请实施例中，电子设备10单独装载在智能车辆上，且本实施例中不对电子设备10与车辆被控设备20的通讯方式进行限定，只要可以实现通讯即可。

下面结合各附图，对本申请的一些实施方式做详细说明。在各实施例不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互结合。

图2为本申请实施例提供的一种基于嵌入式表示的车辆控制方法的流程示意图一，如图2所示，本实施例提供的方法包括：

S201，当获取到车控命令时，根据simBERT模型生成与车控命令对应的第一嵌入式向量。

其中，车控命令用于指示车辆完成目标动作，simBERT模型是根据车控领域的相似语料对对simBERT原始模型进行训练后得到的，相似语料对中的语句用于指示车辆完成同一动作。

具体地，车控命令由用户输入，在本实施例中，车控命令是电子设备被唤醒后获取的。其中，电子设备被唤醒的方式可以为用户语音输入预设在电子设备中的唤醒指令后被唤醒，也可以是用户按动预设设置在电子设备上的按钮后被唤醒。

示例性地，在本实施例中，电子设备中预设有唤醒指令“您好，X某”，当用户语音输入“您好，X某”时，电子设备被唤醒，此时，若用户需要控制车辆的空调打开，则用户可以输入车控命令“打开空调”。

在本实施例中，电子设备预先根据车控领域的相似语料对对simBERT原始模型进行训练，以得到训练好的simBERT模型，从而使得simBERT模型在根据车控命令生成第一嵌入式向量时，能得到表达更加准确的第一嵌入式向量。

S202，在标准向量库中查找与第一嵌入式向量相似度最高的第二嵌入式向量，并将第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量。

其中，标准向量库中包括多个第二嵌入式向量，第二嵌入式向量是标准语句或合法省略语句根据simBERT模型生成的。

可以理解的是，本实施例中，电子设备预先得到标准语句和合法省略语句，并将标准语句和合法省略语句输入simBERT模型中，以得到包括多个第二嵌入式向量的标准向量库。

对于本实施例，电子设备可以将第一嵌入式向量直接逐一与标准向量库中的各个第二嵌入式向量进行比对，以查找到与其最相似的第二嵌入式向量。也可以通过逐一计算第一嵌入式向量与标准向量库中的各个第二嵌入式向量的cosine距离，然后通过cosine距离来查找与第一嵌入式向量最相似的第二嵌入式向量。在实际应用中，还可以采用其它方式来确定与第一嵌入式向量对应的目标嵌入式向量，本申请实施例中，不对此进行限定。

S203，根据车控领域的知识图谱对目标嵌入式向量进行解析处理，得到解析结果，并根据解析结果控制车辆完成目标动作。

在本实施例中，知识图谱是根据车控领域的车控语料构建的，其逻辑结构可以为实体-特征-关系-特征值，也可以是特征-特征值-关系-实体，本实施例不对其进行限定。

示例性地，若知识图谱的逻辑结构为实体-特征-关系-特征值，则在对目标嵌入式向量进行解析处理时，解析出的四个槽位分别对应实体、特征、关系、特征值。进一步地，若车控命令为空调温度设置成25℃，则最终电子设备根据知识图谱得到的解析结果包括的各个槽位对应的槽值为：空调；温度；设置成；25℃。

本实施例提供的方法，电子设备在获取到车控命令时，根据simBERT模型生成与车控命令对应的第一嵌入式向量，并在标准向量库中查找与第一嵌入式向量最相似的第二嵌入向量，将该第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量。电子设备根据知识图谱对目标嵌入式向量进行解析处理，以理解用户输入的车控命令，并根据该车控命令控制车辆完成目标动作。

本申请的方法中，标准向量库中包括标准语句和合法省略语句对应的第二嵌入式向量，其中，合法省略语句是指可以被用户清楚理解，但电子设备无法清楚理解的语句。在本申请中，电子设备预先生成合法省略语句，并通过simBERT模型生成相应的第二嵌入式向量，从而使得实际使用时，若用户输入了这样的合法省略语句，电子设备可以准确地理解，进而对车辆的车辆被控设备进行准确的控制。

图3为本申请实施例提供的一种基于嵌入式表示的车辆控制方法的流程示意图二，本实施例在上述实施例的基础上，对在标准向量库中的查找目标嵌入式向量的方式进行限定。具体地，如图3所示，本实施例提供的方法包括：

S301，在获取到第一嵌入式向量时，计算第一嵌入式向量与第二嵌入式向量的cosine距离。

其中，cosine距离的计算公式为

S302，获取cosine距离大于第一预设阈值的第二嵌入式向量。

其中，第一预设阈值是根据大量的含义相同的正例语句和含义不同的反例语句的嵌入式向量进行cosine距离计算后得到的。

示例性地，若计算得到第一预设阈值为0.8，则需要获取cosine距离大于0.8的第二嵌入式向量。

S303，对第二嵌入式向量按照cosine距离从大到小的规则进行排序，得到排序队列，将位于排序队列首位的第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量。

在实际应用中，还可以是将cosine距离按照从小到大的规则进行排序，得到排序队列，此时，将排在末位的第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量。

本实施例提供的方法，通过第一嵌入式向量与第二嵌入式向量的cosine距离，查找与第一嵌入式向量的最相似的第二嵌入式向量，有利于得到更加准确的目标嵌入式向量，进而有利于车辆根据车控命令准确地完成目标动作。

图4a为本申请实施例提供的一种标准向量库获取方法的流程示意图，本实施例在前述实施例的基础上，对获取标准向量库的方式进行限定。具体地，如图4a所示，本实施例提供的方法包括：

S401a，获取车控语料，根据车控语料构建知识图谱。

其中，车控语料包括多个用于指示车辆中的任一实体的任一特征完成任一操作的语句。

可以理解的是，本实施例中的实体即为前述实施例中的车辆被控设备，即实体是车辆上任一个可以被控制的智能设备。特征为实体对应的特性，示例性地，实体为空调时，其对应的特征包括温度、湿度、风量、风速、循环方式等。“空调温度设置为25℃”即为车控语料中的一个语句，该语句指示车辆中的空调的温度完成设置为25℃的动作。

进一步地，获取到车控语料后，根据车控语料中的各个实体、实体对应的各个特征、特征对应的各个特征值，构建知识图谱。示例性地，图4b为本申请实施例提供的一种车控领域知识图谱的结构示意图，具体地，根据车控语料分析出车辆包含的实体有：空调、冰箱、音箱、车窗，各实体对应的操作、特征及特征值可参见图4b。示例性地，在图4b中，对于空调来说，其包括模式、温度、湿度三个特征，进一步地，实体与温度间的操作可以为升高/降低，温度对应的特征值为X度。

S402a，根据知识图谱生成标准语句。

其中，标准语句包括用于表示实体、操作、特征和特征值的词语。

具体地，根据知识图谱中的实体、操作、特征、特征值使用模板生成标准语句。示例性地，对于实体空调，其对应的特征为温度，操作为设置，特征值为XX度，此时生成的标准语句为“空调温度设置为XX度”。对于实体车窗，其对应的特征为高度，操作为升高，特征值为XX厘米，此时生成的标准语句为“车窗高度升高XX厘米”。

S403a，根据知识图谱，确定每个实体的一级实体文档和二级实体文档。

其中，一级实体文档包括实体对应的两跳范围内的第一单词，二级实体文档包括实体的特征对应的一跳范围内的第二单词，二级实体文档的数量与实体包括的特征数量相等。

具体地，在本实施例中，首先确定知识图谱的各个实体，其次，对于每个实体，根据该实体的两跳范围内的词语生成一级实体文档，根据该实体的特征对应的一跳范围内的词语生成二级实体文档。也就是说，每一个实体对应一个一级实体文档，实体的每一个特征对应一个二级实体文档。可以理解的是，一级实体文档中的词语称为第一单词，二级实体文档中的词语称为第二单词，第一单词与第二单词可能为同一词语。

示例性地，对于如图4b所示的知识图谱，首先确定其包括四个实体，分别为空调、冰箱、音响、车窗，因此，一级实体文档有四个。对于空调，其对应的两跳范围内的第一单词包括温度、X度、湿度、X值、模式、制冷、制热、通风，因此，空调的一级实体文档中包括“温度、X度、湿度、X值、模式、制冷、制热、通风”。同样的，可知，冰箱的一级实体文档中包括“温度、X度、模式、节能、冷冻、冷藏”；音响的一级实体文档中包括“音量、X值、曲目、第X个、音效、高档、中档、低档”，车窗的一级实体文档中包括“高度、X厘米、眼色、X色”。

对于空调，其包括三个特征，分别为模式、温度、湿度，因此，空调的二级实体文档有三个，其中，模式对应的二级实体文档中包括“制冷、制热、通风”，温度对应的二级实体文档中包括“X度”，湿度对应的二级实体文档中包括“X值”。

对于冰箱，其包括两个特征，分别为温度和模式，因此，冰箱的二级实体文档有两个，其中温度对应的二级实体文档中包括“X度”，模式对应的二级实体文档中包括“节能、冷冻、冷藏”。

对于音响，其包括三个特征，分别为音量、曲目、音效，因此，音响的二级实体文档有三个，其中，音量对应的二级实体特征中包括“X值”，曲目对应的二级实体文档中包括“第X个”，音效对应的二级实体文档中包括“高档、中档、低档”。

对于车窗，其包括两个特征，分别为高度和颜色，因此，车窗的二级实体文档有两个，其中，高度对应的二级实体特征中包括“X厘米”，颜色对应的二级实体特征中包括“X色”。

S404a，计算第一单词的第一逆向文件频率值，以及，计算第二单词的第二逆向文件频率值。

其中，第一逆向文件频率值与包含第一单词的一级实体文档的数量相关，第二逆向文件频率值与包含第二单词的二级实体文档的数量相关。

可以理解的是，逆向文件频率用于表示某词在某范围内的普遍程度，在本实施例中，根据逆向文件频率值的计算公式计算第一逆向文件频率值和第二逆向文件频率值。

具体地，逆向文件频率值的计算公式为：

对于图4b所示的知识图谱，在计算第一单词“温度”的第一逆向文件频率值时，首先确定一级实体文档的数量|D|为4，出现“温度”的一级实体文档的数量|j∶t

进一步地，在确定实体为音响后，计算第二单词“第X个”的第二逆向文件频率值时，首先确定其对应的实体为音响，音响的二级实体文档的数量|D|为3，出现“第X个”的二级实体文档的数量|j∶t

在本实施例中，电子设备在得到知识图谱后，预先根据知识图谱确定一级实体文档和二级实体文档，并计算出每个第一单词的第一逆向文件频率和每个第二单词的第二逆向文件频率值。

S405a，根据第一逆向文件频率值、第二逆向文件频率值和标准语句，生成合法省略语句。

其中，合法省略语句是标准语句省略了不使语句具备歧义的词语后得到的。

具体地，通过本实施例中对于S404a的限定可知，第一逆向文件频率值是基于各个实体的一级实体文档和包含第一单词的一级实体文档计算的，第二逆向文件频率值是基于某个实体的二级实体文档和包含第二单词的二级实体文档计算的，即第二逆向文件频率值是针对某一实体计算的，计算第二逆向文件频率值的前提是实体已确定。

可以理解的是，若只有一个一级实体文档中包括了第一单词，则说明该第一单词可以使其对应的实体具备排歧性。也就是说，只要第一单词出现，就可以毫无疑问地确认其与该实体关联。因此，对于包含第一单词的标准语句，其包含的用于表示实体的词语是可以省略的。此时，该第一单词的第一逆向文件频率值为

若只有一个二级实体文档中包括了第二单词，则说明该第二单词可以使其对应的特征具备排歧性。也就是说，只要第二单词出现，就可以毫无疑问地确认其与实体的某一特征关联。因此，对于包含第二单词的标准语句，其包含的特征是可以省略的。此时，该第二单词的第二逆向文件频率值为

进一步地，在本实施例中，对于每一个标准语句，根据该标准语句中每个词语的第一逆向文件频率值和/或第二逆向文件频率值，确定该标准语句中的实体和/或特征是否可以省略，从而得到合法省略语句。

具体地，电子设备首先获取标准语句中除实体外的词语对应的第一逆向文件频率值，若有词语具备第二逆向文件频率值，则同时获取第二逆向文件频率值。

电子设备通过判断该标准语句除实体外的各词语中，是否存在第一逆向文件频率值为

电子设备通过判断该标准语句中是否存在第二逆向文件频率值为

可以理解的是，若标准语句中，既存在第一逆向文件频率值为

示例性地，对于图4b所示的知识图谱，若某一标准语句为“车窗颜色调整为X色”，则电子设备首先获取词语“颜色”、“调整”、“X色”的第一逆向文件频率值，通过判断可知，词语“颜色”和“X色”的第一逆向文件频率值均为最大第一逆向文件频率值，则说明该标准语句中的实体“车窗”和特征“颜色”均可以省略。此时，根据该标准句生成的合法省略语句包括：“车窗调整为X色”、“颜色调整为X色”、“调整为X色”。

可选地，对于上述示例生成的合法省略句，若其包含的特征对应的特征值是确定的，则其包含的表示操作的词语，也可以省略。即上述标准语句的合法省略语句还包括“车窗X色”、“颜色X色”、“X色”。

本实施例中，电子设备通过计算知识图谱中每个词语的第一逆向文件频率值，以及部分词语的第二逆向文件频率值，并根据第一逆向文件频率值和/或第二逆向文件频率值，以及标准语句，生成合法省略语句。

通过本实施例的方法，电子设备在收到用户输入的省略了部分词语、但用户仍旧可以清楚理解的车控命令时，也能准确地理解车控命令，准确地做出反馈动作。同时，电子设备预先生成合法省略语句，有利于车辆的及时响应。

图5为本申请实施例提供的一种基于嵌入式表示的车辆控制方法的流程示意图三，本实施例在前述实施例的基础上，进一步对获取标准向量库的方式进行限定。具体地，如图5所示，本实施例提供的方法包括：

S501，在收到用户反馈的错误提示指令时，以及在cosine距离小于第二预设阈值时，将车控命令对应的文本作为在线错误处理语料。

其中，第二预设阈值是根据大量的含义相同的正例语句和含义不同的反例语句的嵌入式向量进行cosine距离计算后得到的。可以理解的是，cosine距离小于第二预设阈值时，说明两个向量完全不相关。此时，可能说明先前收集的车控领域的车控语料中并未包含与该向量对应的语句，以及与该语句相近或相似的语句。

在本实施例中，用户反馈的错误提示指令，可以是电子设备在线采集到的用户不满意的语句后确定收到的，也可以是电子设备中预先设置有触发语句，用户在输入触发语句时，确定收到用户反馈的错误指令。在实际应用中，还可以通过其它方式确定是否收到用户反馈的错误提示指令，本实施例中不对其进行限定。

S502，获取在线错误处理语料，根据在线错误处理语料更新知识图谱，并得到更新标准语句。

具体地，若在线错误处理语料中包含了车辆中原本有的，但原知识图谱中不存在的实体、特征、操作、特征值时，根据在线错误处理语料，更新原知识图谱，以得到更新知识图谱。

进一步地，根据更新知识图谱生成除原标准语句外的更新标准语句。

S503，若存在与更新标准语句对应的更新合法省略语句，则根据更新标准语句和更新合法省略语句更新标准语料库及标准向量库。

S504，若不存在与更新标准句对应的更新合法省略语句，则根据更新标准语句更新标准语料库及标准向量库。

可以理解的是，电子设备通过判断更新标准语句中的是否存在第一逆向文件频率值最大的词语和/或是否存在第二逆向文件频率值最大的词语，来确定是否有与更新标准语句对应的更新合法省略语句。

可选地，电子设备可以实时获取在线错误处理语料，每当获取到在线错误处理语料时，电子设备就对标准语料库和标准向量库进行更新。电子设备也可以是周期性地获取在线错误处理语料，在周期结束后，根据获取到的在线错误处理语料对标准语料库和标准向量库进行更新，本实施例不对其进行限定。

本实施例中，电子设备捕捉在线错误处理语料，并根据在线错误处理语料更新标准语料库和标准向量库，使得电子设备可以在获取到用户能清楚理解的车控命令时，及时准确地理解车控命令，从而有利于提升用户体验。

上述实施例从方法流程的角度介绍一种基于嵌入式表示的车辆控制方法，下述实施例从虚拟模块或虚拟单元的角度介绍了一种基于嵌入式表示的车辆控制装置，具体详见下述实施例。

本申请实施例提供一种基于嵌入式表示的车辆控制装置，如图6所示，该装置包括生成模块61、查找模块62和控制模块63，其中，

生成模块61，用于在获取到车控命令时，根据simBERT模型生成与车控命令对应的第一嵌入式向量；车控命令用于指示车辆完成目标动作，simBERT模型是根据车控领域的相似语料对对simBERT原始模型进行训练后得到的，相似语料对中的语句用于指示车辆完成同一动作；

查找模块62，用于在标准向量库中查找与第一嵌入式向量相似度最高的第二嵌入式向量，并将第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量；标准向量库中包括多个第二嵌入式向量，第二嵌入式向量是标准语句或合法省略句根据simBERT模型生成的；

控制模块63，用于根据车控领域的知识图谱对目标嵌入式向量进行解析处理，得到解析结果，并根据解析结果控制车辆完成目标动作。

本申请实施例的另一种可能的实现方式，生成模块61还用于：

获取车控语料，根据车控语料构建知识图谱，车控语料包括多个用于指示车辆中的任一实体的任一特征完成任一操作的语句；

根据知识图谱生成标准语句和合法省略语句，并将标准语句和合法省略语句存入标准语料库；标准语句包括用于表示实体、操作、特征和特征值的词语；合法省略句是标准语句省略了不使语句具备歧义的词语后得到的；

将标准语料库输入simBERT模型，以得到标准语句对应的第二嵌入式向量、合法省略句对应的第二嵌入式向量。

本申请实施例的另一种可能实现的方式，生成模块61具体用于：

根据知识图谱，确定每个实体的一级实体文档和二级实体文档，一级实体文档包括实体对应的两跳范围内的第一单词，二级实体文档包括实体的特征对应的一跳范围内的第二单词，二级实体文档的数量与实体包括的特征数量相等；

计算第一单词的第一逆向文件频率值，以及，计算第二单词的第二逆向文件频率值，其中，第一逆向文件频率值与包含第一单词的一级实体文档的数量相关，第二逆向文件频率值与包含第二单词的二级实体文档的数量相关；

根据第一逆向文件频率值和/或第二逆向文件频率值、标准语句，生成合法省略语句。

本申请实施例的另一种可能的实现方式，查找模块62具体用于：

计算第一嵌入式向量与第二嵌入式向量的cosine距离；

根据cosine距离，查找与第一嵌入式向量相似度最高的第二嵌入式向量，并将第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量。

本申请实施例的另一种可能的实现方式，查找模块62具体用于：

获取cosine距离大于第一预设阈值的第二嵌入式向量，第一预设阈值是根据大量的含义相同的正例语句和含义不同的反例语句的嵌入式向量进行cosine距离计算后得到的；

对第二嵌入式向量按照cosine距离从大到小的规则进行排序，得到排序队列，将位于排序队列首位的第二嵌入式向量作为目标嵌入式向量。

本申请实施例的另一种可能的实现方式，生成模块61还用于：

获取在线错误处理语料，根据在线错误语料更新知识图谱，并得到更新标准语句；

若存在与更新标准语句对应的更新合法省略语句，则根据更新标准语句和更新合法省略语句更新标准语料库及标准向量库；

否则，根据更新标准语句更新标准语料库及标准向量库。

本申请实施例的另一种可能的实现方式，生成模块61还用于：

在收到用户反馈的错误提示指令时，将车控命令对应的文本作为在线错误处理语料；

在cosine距离均小于第二预设阈值时，将车控命令对应的文本作为在线错误处理语料，第二预设阈值是根据大量的含义相同的正例语句和含义不同的反例语句的嵌入式向量进行cosine距离计算后得到的。

本申请实施例提供的一种基于嵌入式表示的车辆控制装置，适用于上述方法实施例，在此不再赘述。

本申请实施例中提供了一种电子设备，如图7所示，图7所示的电子设备包括：处理器71和存储器72。其中，处理器71和存储器72相连，如通过总线73相连。可选地，电子设备还可以包括收发器74。需要说明的是，实际应用中收发器74不限于一个，该电子设备的结构并不构成对本申请实施例的限定。

处理器71可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通用处理器，数据信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)，专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)，现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器71也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。

总线73可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线73可以是外设部件互连标准(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线73可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线73或一种类型的总线73。

存储器72可以是只读存储器(Read Only Memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(ElectricallyErasable Programmable Read Only Memory，EEPROM)、只读光盘(Compact Disc ReadOnly Memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。

存储器72用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器71来控制执行。处理器71用于执行存储器72中存储的应用程序代码，以实现前述方法实施例所示的内容。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random accessmemory，RAM)、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，具体地，该计算机可读存储介质中存储有程序指令，程序指令用于实现上述各实施例中的方法。

本申请实施例中还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由权利要求书指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。