本发明实施例涉及人工智能领域，尤其涉及一种自然语言识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术：
1、现代公司要处理大量的数据。这些数据以不同形式出现，包括文档、电子表格、录音、电子邮件、json(javascript object notation,js对象简谱)以及更多形式，这类数据最常用的记录方式之一就是通过文本。
2、当前，数据库中采用sql(structured query language，结构化查询语言)或者内容匹配的形式化查询语言进行检索。
3、上述方式难以快捷的表达检索需求，而传统的基于语法分析的自然语言处理技术过于复杂，难以实现对自然语言的快速理解与处理。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种自然语言识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。
2、第一方面，本申请实施例公开了一种自然语言识别方法，所述方法包括：
3、对待识别文本进行分词处理得到多个目标语素；
4、基于预设对应关系，确定与每个目标语素对应的义素列表；所述预设对应关系为语素和与所述语素关联的义素的对应关系；
5、按照所述多个目标语素之间的前后顺序，根据当前目标语素的前一个目标语素对应的义素特征编码，确定当前目标语素对应的义素列表中每一个义素的概率值；所述概率值用于表征所述语素的语义概率；
6、根据所述概率值确定当前目标语素对应的目标义素，并基于所述目标义素确定所述当前目标语素对应的义素特征编码；
7、根据多个所述义素特征编码，确定所述待识别文本的语义信息。
8、第二方面，一种自然语言识别装置，所述装置包括：
9、分词模块，用于对待识别文本进行分词处理得到多个目标语素；
10、第一确定模块，用于基于预设对应关系，确定与每个目标语素对应的义素列表；所述预设对应关系为语素和与所述语素关联的义素的对应关系；
11、第二确定模块，用于按照所述多个目标语素之间的前后顺序，根据当前目标语素的前一个目标语素对应的义素特征编码，确定当前目标语素对应的义素列表中每一个义素的概率值；所述概率值用于表征所述语素的语义概率；
12、第三确定模块，用于根据所述概率值确定当前目标语素对应的目标义素，并基于所述目标义素确定所述当前目标语素对应的义素特征编码；
13、识别模块，用于根据多个所述义素特征编码，确定所述待识别文本的语义信息。
14、第三方面，本申请实施例还公开了一种电子设备，包括处理器和存储器、所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的自然语言识别方法的步骤。
15、第四方面，本申请实施例还公开了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的自然语言识别方法的步骤。
16、本申请实施例中对待识别文本进行分词处理得到多个目标语素；基于预设对应关系，确定与每个目标语素对应的义素列表；所述预设对应关系为语素和与所述语素关联的义素的对应关系；按照所述多个目标语素之间的前后顺序，根据当前目标语素的前一个目标语素对应的义素特征编码，确定当前目标语素对应的义素列表中每一个义素的概率值；所述概率值用于表征所述语素的语义概率；根据所述概率值确定当前目标语素对应的目标义素，并基于所述目标义素确定所述当前目标语素对应的义素特征编码；根据多个所述义素特征编码，确定所述待识别文本的语义信息。本申请的方案基于义素数据对待识别文本进行语义分析，由于义素数据是组成语义的最小单位，具备唯一性、原子性特征，通过确定目标语素对应的目标义素，基于目标义素对语素的词义进行赋值，使得针对自然语言的理解可以基于义素分析到更深层次的语义，实现基于自然语言的检索和问答。
1.一种自然语言识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述义素包括义素标识、义素编码和层级位，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预设对应关系，确定与每个目标语素对应的义素列表，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述关联义素的层级位，确定与所述关联义素相关的上位义素，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述多个目标语素之间的前后顺序，根据当前目标语素的前一个目标语素对应的义素特征编码，确定当前目标语素对应的义素列表中每一个义素的概率值，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述义素特征编码，确定所述待识别文本的语义信息，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设的语法规则为语法弧规则，所述基于预设的语法规则，确定语素和语素之间的关联关系，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于预设的语法规则，确定语素和语素之间的关联关系，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语素和义素之间的预设对应关系通过网状存储结构进行存储，所述基于预设对应关系，确定与每个目标语素对应的义素列表，包括：
10.一种自然语言识别装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器、所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的自然语言识别方法的步骤。
12.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的自然语言识别方法的步骤。
