1.一種獲取文本提取模型的方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取第一文本提取模型，所述第一文本提取模型根據(jù)人工標(biāo)注的第一訓(xùn)練文本集合得到；
如果所述第一文本提取模型的提取準(zhǔn)確度低于預(yù)設(shè)閾值，獲取第二訓(xùn)練文本集合，所述第二訓(xùn)練文本集合包括多個(gè)第一訓(xùn)練語料和通過所述第一文本提取模型從所述多個(gè)第一訓(xùn)練語料中提取的多個(gè)第一目標(biāo)文本；
根據(jù)所述第一訓(xùn)練文本集合和所述第二訓(xùn)練文本集合，獲取第二文本提取模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述如果所述第一文本提取模型的提取準(zhǔn)確度低于預(yù)設(shè)閾值，獲取第二訓(xùn)練文本集合包括：
如果所述第一文本提取模型的提取準(zhǔn)確度低于所述預(yù)設(shè)閾值，獲取所述多個(gè)第一訓(xùn)練語料；
對于所述多個(gè)第一訓(xùn)練語料中的每個(gè)第一訓(xùn)練語料，通過所述第一文本提取模型從所述第一訓(xùn)練語料中提取出第一文本；
如果所述第一文本正確，將所述第一訓(xùn)練語料和所述第一文本作為所述第二訓(xùn)練文本集合中的一對訓(xùn)練文本；
如果所述第一文本錯(cuò)誤，將所述第一訓(xùn)練語料和人工修正的文本作為所述第二訓(xùn)練文本集合中的一對訓(xùn)練文本。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，所述如果所述第一文本提取模型的提取準(zhǔn)確度低于所述預(yù)設(shè)閾值，獲取所述多個(gè)第一訓(xùn)練語料包括：
如果所述第一文本提取模型的提取準(zhǔn)確度低于所述預(yù)設(shè)閾值，從聊天數(shù)據(jù)庫中獲取預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的對話語料，將所述預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的對話預(yù)料作為所述多個(gè)第一訓(xùn)練語料，所述聊天數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)用戶與聊天機(jī)器人之間的對話語料。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，所述如果所述第一文本提取模型的提取準(zhǔn)確度低于所述預(yù)設(shè)閾值，獲取所述多個(gè)第一訓(xùn)練語料包括：
如果所述第一文本提取模型的提取準(zhǔn)確度低于所述預(yù)設(shè)閾值，從聊天數(shù)據(jù)庫中篩選出對話成功的對話語料，將所述對話成功的對話預(yù)料作為所述多個(gè)第一訓(xùn)練語料，所述聊天數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)用戶與聊天機(jī)器人之間的對話語料，所述對話成功的對話語料是指所述聊天機(jī)器人成功為所述用戶提供服務(wù)的對話語料。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取第二訓(xùn)練文本集合之前，所述方法還包括：
獲取測試文本集合，所述測試文本集合包括多個(gè)測試語料和人工從所述多個(gè)測試語料中標(biāo)注出的多個(gè)正確文本；
對于所述多個(gè)測試語料中的每個(gè)測試語料，通過所述第一文本提取模型從所述測試語料中提取出第二文本；
將與任一正確文本相同的第二文本和所述多個(gè)正確文本的數(shù)量比例確定為所述第一文本提取模型的提取準(zhǔn)確度。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一訓(xùn)練文本集合和所述第二訓(xùn)練文本集合，獲取第二文本提取模型之后，所述方法還包括：
如果當(dāng)前的文本提取模型的提取準(zhǔn)確度低于所述預(yù)設(shè)閾值，繼續(xù)獲取訓(xùn)練文本集合，并基于已獲取的各個(gè)訓(xùn)練文本集合進(jìn)行訓(xùn)練，直到訓(xùn)練得到的文本提取模型的提取準(zhǔn)確度不低于所述預(yù)設(shè)閾值，所述訓(xùn)練文本集合包括多個(gè)第二訓(xùn)練語料和通過所述當(dāng)前的文本提取模型從所述多個(gè)第二訓(xùn)練語料中提取的多個(gè)第二目標(biāo)文本。
7.一種獲取文本提取模型的裝置，其特征在于，所述裝置包括：
模型獲取模塊，用于獲取第一文本提取模型，所述第一文本提取模型根據(jù)人工標(biāo)注的第一訓(xùn)練文本集合得到；
訓(xùn)練文本集合獲取模塊，用于如果所述第一文本提取模型的提取準(zhǔn)確度低于預(yù)設(shè)閾值，獲取第二訓(xùn)練文本集合，所述第二訓(xùn)練文本集合包括多個(gè)第一訓(xùn)練語料和通過所述第一文本提取模型從所述多個(gè)第一訓(xùn)練語料中提取的多個(gè)第一目標(biāo)文本；
所述模型獲取模塊，還用于根據(jù)所述第一訓(xùn)練文本集合和所述第二訓(xùn)練文本集合，獲取第二文本提取模型。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述訓(xùn)練文本集合獲取模塊用于：
如果所述第一文本提取模型的提取準(zhǔn)確度低于所述預(yù)設(shè)閾值，獲取所述多個(gè)第一訓(xùn)練語料；
對于所述多個(gè)第一訓(xùn)練語料中的每個(gè)第一訓(xùn)練語料，通過所述第一文本提取模型從所述第一訓(xùn)練語料中提取出第一文本；
如果所述第一文本正確，將所述第一訓(xùn)練語料和所述第一文本作為所述第二訓(xùn)練文本集合中的一對訓(xùn)練文本；
如果所述第一文本錯(cuò)誤，將所述第一訓(xùn)練語料和人工修正的文本作為所述第二訓(xùn)練文本集合中的一對訓(xùn)練文本。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，所述訓(xùn)練文本集合獲取模塊用于：
如果所述第一文本提取模型的提取準(zhǔn)確度低于所述預(yù)設(shè)閾值，從聊天數(shù)據(jù)庫中獲取預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的對話語料，將所述預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的對話預(yù)料作為所述多個(gè)第一訓(xùn)練語料，所述聊天數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)用戶與聊天機(jī)器人之間的對話語料。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，所述訓(xùn)練文本集合獲取模塊用于：
如果所述第一文本提取模型的提取準(zhǔn)確度低于所述預(yù)設(shè)閾值，從聊天數(shù)據(jù)庫中篩選出對話成功的對話語料，將所述對話成功的對話預(yù)料作為所述多個(gè)第一訓(xùn)練語料，所述聊天數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)用戶與聊天機(jī)器人之間的對話語料，所述對話成功的對話語料是指所述聊天機(jī)器人成功為所述用戶提供服務(wù)的對話語料。
11.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
測試文本集合獲取模塊，用于獲取測試文本集合，所述測試文本集合包括多個(gè)測試語料和人工從所述多個(gè)測試語料中標(biāo)注出的多個(gè)正確文本；
提取模塊，用于對于所述多個(gè)測試語料中的每個(gè)測試語料，通過所述第一文本提取模型從所述測試語料中提取出第二文本；
確定模塊，用于將與任一正確文本相同的第二文本和所述多個(gè)正確文本的數(shù)量比例確定為所述第一文本提取模型的提取準(zhǔn)確度。
12.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，
所述訓(xùn)練文本集合獲取模塊，還用于如果當(dāng)前的文本提取模型的提取準(zhǔn)確度低于所述預(yù)設(shè)閾值，繼續(xù)獲取訓(xùn)練文本集合；
所述模型獲取模塊，還用于基于已獲取的各個(gè)訓(xùn)練文本集合進(jìn)行訓(xùn)練，直到訓(xùn)練得到的文本提取模型的提取準(zhǔn)確度不低于所述預(yù)設(shè)閾值，所述訓(xùn)練文本集合包括多個(gè)第二訓(xùn)練語料和通過所述當(dāng)前的文本提取模型從所述多個(gè)第二訓(xùn)練語料中提取的多個(gè)第二目標(biāo)文本。