[發明專利]意圖識別模型動態訓練方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 201810658950.1
• 申請日: 2018-06-25
• 公開（公告）號: CN110633724A
• 公開（公告）日: 2019-12-31
• 發明（設計）人: 朱石爭;艾華東
• 申請（專利權）人: 中興通訊股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F17/27
• 代理公司: 11308 北京元本知識產權代理事務所
• 代理人: 金海榮

本發明公開了一種意圖識別模型動態訓練方法、設備和計算機可讀存儲介質，屬于人工智能領域。其中，該方法包括：接收到待識別的輸入信息后，根據已有的意圖識別模型對輸入信息進行意圖識別；當識別成功后，自動標注輸入信息及意圖識別結果，并將標注結果作為追加的訓練語料；當追加的語料的長度超過預設的閾值時，根據訓練語料對已有的意圖識別模型進行動態訓練，生成新的意圖識別模型。本發明實施例在不增加標注語料的長度的前提下，能有效利用多樣化輸入對已有的意圖識別模型進行動態訓練及更新，彌補了現有意圖識別模型需要大量標注好語料動態訓練的不足，提高意圖識別模型的精確度，也最大程度上降低意圖識別模型的動態訓練成本。

技術領域

本發明涉及人工智能領域，特別涉及一種意圖識別模型動態訓練方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

意圖識別是自然語言處理領域中一個重要的研究方向，主要用于識別用戶的行為意圖?，F有的意圖識別系統都是在事先動態訓練好的意圖識別模型上進行識別，即意圖識別系統的識別效果依賴于事先動態訓練好的意圖識別模型，而意圖識別模型的生成又依賴于事先標注好的訓練語料，事先標注的訓練語料越多越全，意圖識別系統識別效果就越好，但另一方面，訓練語料太多也會增加意圖識別模型的動態訓練成本，且這種模型建立的方式的實用性也不強。

因此，如何在不增加標注語料的長度的前提下，有效地根據用戶多樣化的輸入對事先動態訓練好的意圖識別模型進行動態訓練及更新，提高意圖識別模型的精確度，進而提高意圖識別系統的識別準確率是急需解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的在于提供一種意圖識別模型動態訓練方法、設備和存儲介質。以解決在不增加標注語料的長度的前提下，有效地根據用戶多樣化的輸入對事先動態訓練好的意圖識別模型進行動態訓練及更新，從而提高意圖識別模型的精確度的問題。

本發明實施例解決上述技術問題所采用的技術方案如下：

根據本發明的一個方面，提供的一種意圖識別模型動態訓練方法包括：

接收到待識別的輸入信息后，根據已有的意圖識別模型對輸入信息進行意圖識別；

當識別成功后，自動標注輸入信息及意圖識別結果，并將標注結果作為追加的訓練語料；

當追加的語料的長度超過預設的閾值時，根據訓練語料對已有的意圖識別模型進行動態訓練，生成新的意圖識別模型。

根據本發明的另一個方面，提供一種意圖識別模型的動態訓練裝置，該裝置包括：

輸入模塊，用于接收待識別的輸入信息；

識別模塊，用于收到待識別的輸入信息后，根據已有的意圖識別模型對輸入信息進行意圖識別；

自動標注模塊，用于當識別成功后，自動標注輸入信息及意圖識別結果，并作為追加的訓練語料，

訓練模塊，用于當追加的語料的長度超過預設的閾值時，根據訓練語料對已有的意圖識別模型再次進行動態訓練，生成新的意圖識別模型。

根據本發明的再一個方面，提供的一種意圖識別模型動態訓練設備包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，計算機程序被處理器執行時實現上述意圖識別模型動態訓練方法的步驟。

根據本發明的又一個方面，還提供了一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執行時，實現上述意圖識別模型動態訓練方法的步驟。

本發明實施例提供的意圖識別模型動態訓練方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質，在不增加標注語料的長度的前提下，能有效利用多樣化輸入對已有的意圖識別模型進行動態訓練及更新，彌補了現有意圖識別模型需要大量標注語料動態訓練的不足，提高意圖識別模型的精確度，也最大程度上降低意圖識別模型的動態訓練成本。