[發(fā)明專利]一種意圖識(shí)別的方法及裝置在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010130004.7 | 申請(qǐng)日: | 2020-02-28 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN111400440A | 公開(kāi)(公告)日: | 2020-07-10 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 林偉翔;朱子棋 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 深圳市華海同創(chuàng)科技有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06F16/33 | 分類號(hào): | G06F16/33;G06F16/332 |
| 代理公司: | 深圳中一聯(lián)合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44414 | 代理人: | 李娟 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市南山*** | 國(guó)省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 意圖 識(shí)別 方法 裝置 | ||
本申請(qǐng)適用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種意圖識(shí)別的方法,包括:獲取待識(shí)別的目標(biāo)文本;基于所述目標(biāo)文本獲取所述目標(biāo)文本中各關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的注意力信息及所述關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞意圖信息;所述注意力信息包括每個(gè)所述關(guān)鍵詞在所述目標(biāo)文本中的影響力信息;基于所述關(guān)鍵詞注意力信息和所述意圖信息,得到所述目標(biāo)文本對(duì)應(yīng)的意圖信息。上述方法,在識(shí)別意圖的過(guò)程中使用了關(guān)鍵信息和注意力信息,可以準(zhǔn)確地識(shí)別意圖信息,提高識(shí)別的準(zhǔn)確度。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種意圖識(shí)別的方法及裝置。
背景技術(shù)
目前,對(duì)于很多行業(yè)來(lái)說(shuō),都會(huì)應(yīng)用到對(duì)文本信息識(shí)別得到文本意圖這一方法,尤其是在服務(wù)行業(yè),會(huì)對(duì)用戶的提出的問(wèn)題的文本進(jìn)行識(shí)別,從而確定用戶的意圖,但是,現(xiàn)有的識(shí)別方式,一般采用的是關(guān)鍵詞提取或者關(guān)鍵詞匹配的方式,不能準(zhǔn)確的獲取到文本意圖,文本意圖識(shí)別準(zhǔn)確率低。
發(fā)明內(nèi)容
本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種意圖識(shí)別的方法及裝置,可以解決現(xiàn)有的識(shí)別方式不能準(zhǔn)確的獲取到文本意圖,文本意圖識(shí)別準(zhǔn)確率低問(wèn)題。
第一方面,本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種意圖識(shí)別的方法,包括:
獲取待識(shí)別的目標(biāo)文本;
基于所述目標(biāo)文本獲取所述目標(biāo)文本中各關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的注意力信息及所述關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞意圖信息;所述注意力信息包括每個(gè)所述關(guān)鍵詞在所述目標(biāo)文本中的影響力信息;
基于所述注意力信息和所述關(guān)鍵詞意圖信息,得到所述目標(biāo)文本對(duì)應(yīng)的意圖信息。
進(jìn)一步地,所述基于所述目標(biāo)文本獲取所述目標(biāo)文本中各關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的注意力信息及所述關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞意圖信息,包括:
基于所述目標(biāo)文本獲取所有關(guān)鍵詞的有序集合;
根據(jù)所述所有關(guān)鍵詞的有序集合生成所述各關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的注意力信息及所述關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞意圖信息。
進(jìn)一步地,根據(jù)所述所有關(guān)鍵詞的有序集合生成所述各關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的注意力信息,包括:
將所述關(guān)鍵詞的有序集合輸入預(yù)設(shè)注意力模型進(jìn)行處理,得到所述關(guān)鍵詞在所述目標(biāo)文本中的注意力信息;其中,所述預(yù)設(shè)注意力模型的訓(xùn)練方法包括所述預(yù)設(shè)注意力模型的輸入為前一次迭代訓(xùn)練對(duì)應(yīng)的所述預(yù)設(shè)注意力模型輸出的狀態(tài)信息和樣本關(guān)鍵詞信息,所述預(yù)設(shè)注意力模型的輸出為所述樣本關(guān)鍵詞信息對(duì)應(yīng)的注意力信息和本次迭代訓(xùn)練對(duì)應(yīng)的狀態(tài)信息。
進(jìn)一步地,所述關(guān)鍵詞意圖信息包括所述關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的意圖權(quán)重信息,所述意圖權(quán)重信息包括標(biāo)識(shí)所述關(guān)鍵詞被識(shí)別為預(yù)設(shè)意圖的概率。
進(jìn)一步地,基于所述目標(biāo)文本獲取所述目標(biāo)文本中所述關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞意圖信息,包括:
基于所述目標(biāo)文本獲取所述目標(biāo)文本中的關(guān)鍵詞;
根據(jù)所述關(guān)鍵詞從權(quán)重矩陣中獲取所述關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的意圖權(quán)重信息。
進(jìn)一步地,在所述根據(jù)所述關(guān)鍵詞從權(quán)重矩陣中獲取所述關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的意圖權(quán)重信息之前,還包括:
創(chuàng)建權(quán)重矩陣,所述權(quán)重矩陣中的元素為每個(gè)預(yù)設(shè)關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的不同的預(yù)設(shè)意圖的意圖權(quán)重信息。
進(jìn)一步地,所述基于所述注意力信息和所述關(guān)鍵信息,得到所述目標(biāo)文本對(duì)應(yīng)的意圖信息,包括:
將所述注意力信息和所述關(guān)鍵詞意圖信息相乘得到計(jì)算結(jié)果,基于所述計(jì)算結(jié)果得到所述目標(biāo)文本對(duì)應(yīng)的意圖信息。
進(jìn)一步地,所述注意力信息包括每個(gè)所述關(guān)鍵詞在目標(biāo)文本中的影響力信息,所述影響力信息為每個(gè)所述關(guān)鍵詞在目標(biāo)文本中的影響力權(quán)重。
第二方面,本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種意圖識(shí)別的裝置,包括:
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于深圳市華海同創(chuàng)科技有限公司,未經(jīng)深圳市華海同創(chuàng)科技有限公司許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買(mǎi)此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
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