[發明專利]意圖預測的方法及裝置

有效

• 申請號: 202011075902.3
• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號: CN111930921B
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 王子豪;陳冠嶺;單丹丹;王宏鑫
• 申請（專利權）人: 南京福佑在線電子商務有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/35;G06F40/194;G06F40/30;G06Q10/04
• 代理公司: 北京知果之信知識產權代理有限公司 11541
• 代理人: 卜榮麗

1.一種意圖預測的方法，其特征在于，所述方法包括：

根據用戶輸入的對話信息，生成預測所需的數據，將所述數據輸入到相似度模型得到所述對話信息對應的預測意圖及預測意圖的相似度；

當預測意圖的相似度小于第一閾值時，將預測意圖的答復信息進行輸出；

當預測意圖的相似度大于第二閾值時，將無意圖的答復信息進行輸出，其中，所述第一閾值小于所述第二閾值；

當預測意圖的相似度小于或等于第二閾值，且大于或等于第一閾值時，將所述數據輸入到分類模型進行二次預測，根據分類模型的輸出結果，將意圖的答復信息或詢問信息進行輸出；

確定相似度模型的預測準確率；

根據所述預測準確率動態地調整所述第二閾值；

根據新的對話信息及其對應的意圖，對所述相似度模型進行反饋更新；

所述根據所述預測準確率動態地調整所述第二閾值包括：

第二閾值在其取值范圍內隨相似度模型的預測準確率的升高而提高；

其中，所述相似度模型是提前根據歷史的對話數據集及意圖數據集對預設相似度模型進行訓練得到的，所述相似度模型為annoy模型或faiss模型，所述對話信息通過智能對話系統或意圖識別裝置獲得，所述預測意圖是意圖數據集中的意圖，根據所述相似度模型的特性，能夠預測得到預測意圖以及與所述預測意圖對應的相似度，所述相似度轉化為數值范圍在[0,1]的數值，所述數值越小則相似度越高。

2.根據權利要求1所述的意圖預測的方法，其特征在于，所述第一閾值和所述第二閾值的取值范圍為大于0且小于1；所述預測意圖的相似度的取值范圍為大于或等于0且小于或等于1。

3.根據權利要求2所述的意圖預測的方法，其特征在于，所述第一閾值的取值范圍為大于或等于0.1且小于或等于0.4；所述第二閾值的取值范圍為大于或等于0.5且小于或等于0.9。

4.一種使用如權利要求1-3任一所述方法的意圖預測的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

預處理單元，用于將對話信息進行向量化預處理，生成預測所需的數據；

相似度模型預測單元，用于將所述預處理單元得到的所述數據輸入到相似度模型得到所述對話信息對應的預測意圖及預測意圖的相似度；

預測意圖答復單元，用于根據相似度模型預測單元的預測結果進行判斷，當預測意圖的相似度小于第一閾值時，將預測意圖的答復信息進行輸出；

無意圖答復單元，用于根據相似度模型預測單元的預測結果進行判斷，當預測意圖的相似度大于第二閾值時，則將無意圖的答復信息進行輸出，其中，所述第一閾值小于所述第二閾值；

分類模型預測單元，用于根據相似度模型預測單元的預測結果進行判斷，當預測意圖的相似度小于或等于第二閾值，且大于或等于第一閾值時，將所述數據輸入到分類模型進行二次預測；

分類模型預測輸出單元，用于根據分類模型預測單元中分類模型的輸出結果，將意圖的答復信息或詢問信息進行輸出。

5.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使計算機執行權利要求1-3任意一項所述的意圖預測的方法。

6.一種電子設備，其特征在于，包括：至少一個處理器；以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器執行權利要求1-3任意一項所述的意圖預測的方法。