[發(fā)明專利]意圖識別模型訓(xùn)練方法、意圖識別方法、裝置及設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011135184.4
• 申請日: 2020-10-21
• 公開（公告）號: CN112257458A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蔡巖松;杜新凱;牛國揚;王彥昕;劉謙;高峰
• 申請（專利權(quán)）人: 陽光保險集團股份有限公司
• 主分類號: G06F40/35
• 分類號: G06F40/35;G06N3/00
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 曹瑞敏

本申請?zhí)峁┮环N意圖識別模型訓(xùn)練方法、意圖識別方法、裝置及設(shè)備，涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)意圖識別模型所應(yīng)用的第一領(lǐng)域，獲取第一訓(xùn)練語料，該第一訓(xùn)練語料包括該第一領(lǐng)域的標注的語料；使用該第一訓(xùn)練語料，訓(xùn)練得到第一訓(xùn)練模型；根據(jù)該意圖識別模型所應(yīng)用的第二領(lǐng)域，獲取第二訓(xùn)練語料，該第二領(lǐng)域為該第一領(lǐng)域內(nèi)的子領(lǐng)域，該第二訓(xùn)練語料包括該第二領(lǐng)域的標注的語料；使用該第二訓(xùn)練語料訓(xùn)練該第一訓(xùn)練模型，得到第二訓(xùn)練模型；獲取第三訓(xùn)練語料，該第三訓(xùn)練語料為該第二領(lǐng)域內(nèi)標注有意圖信息的語料；使用該第三訓(xùn)練語料訓(xùn)練該第二訓(xùn)練模型，得到該意圖識別模型。應(yīng)用本申請實施例，可以提高意圖識別的準確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種意圖識別模型訓(xùn)練方法、意圖識別方法、裝置及設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人工智能中的自然語言處理技術(shù)在對話機器人中得到了廣泛的應(yīng)用，無論是封閉性的對話方式還是開放性的對話方式，意圖識別的準確與否都直接關(guān)系到對話機器人的質(zhì)量。

由于技術(shù)瓶頸的限制，目前對話機器人的對話質(zhì)量仍是一個技術(shù)難點，為了將對話機器人做到成熟化、產(chǎn)品化，前提是對話機器人對于對話的意圖識別需要足夠準確，因此，如何進行準確的意圖識別，是亟待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請的目的在于，針對上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種意圖識別模型訓(xùn)練方法、意圖識別方法、裝置及設(shè)備，可以提高對話機器人的意圖識別準確率。

為實現(xiàn)上述目的，本申請實施例采用的技術(shù)方案如下：

第一方面，本申請實施例提供了一種意圖識別模型訓(xùn)練方法，所述方法包括：

根據(jù)意圖識別模型所應(yīng)用的第一領(lǐng)域，獲取第一訓(xùn)練語料，所述第一訓(xùn)練語料包括所述第一領(lǐng)域的標注的語料；

使用所述第一訓(xùn)練語料，訓(xùn)練得到第一訓(xùn)練模型；

根據(jù)所述意圖識別模型所應(yīng)用的第二領(lǐng)域，獲取第二訓(xùn)練語料，所述第二領(lǐng)域為所述第一領(lǐng)域的子領(lǐng)域，所述第二訓(xùn)練語料包括所述第二領(lǐng)域的標注的語料；

使用所述第二訓(xùn)練語料訓(xùn)練所述第一訓(xùn)練模型，得到第二訓(xùn)練模型；

獲取第三訓(xùn)練語料，所述第三訓(xùn)練語料為所述第二領(lǐng)域內(nèi)標注有意圖信息的語料；

使用所述第三訓(xùn)練語料訓(xùn)練所述第二訓(xùn)練模型，得到所述意圖識別模型。

可選地，所述第三訓(xùn)練語料包括：訓(xùn)練語句、所述訓(xùn)練語句的關(guān)鍵詞以及所述訓(xùn)練語句的意圖信息。

可選地，所述第二訓(xùn)練語料包括表征所述第二領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)信息以及知識信息。

可選地，所述使用所述第一訓(xùn)練語料，訓(xùn)練得到第一訓(xùn)練模型之前，包括：

將數(shù)據(jù)符號為半角的第一訓(xùn)練語料轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)符號為全角的第一訓(xùn)練語料。

可選地，所述根據(jù)意圖識別模型所應(yīng)用的第二領(lǐng)域，獲取第二訓(xùn)練語料，包括：

根據(jù)所述意圖識別模型所應(yīng)用的第二領(lǐng)域以及所述第一訓(xùn)練語料，獲取所述第二訓(xùn)練語料。

可選地，所述根據(jù)所述意圖識別模型所應(yīng)用的第二領(lǐng)域以及所述第一訓(xùn)練語料，獲取所述第二訓(xùn)練語料，包括：

根據(jù)所述第二領(lǐng)域的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從所述第一訓(xùn)練語料中篩選出符合所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的所述第二訓(xùn)練語料。

可選地，所述獲取第三訓(xùn)練語料，包括：

從預(yù)設(shè)的關(guān)鍵詞庫中提取與所述訓(xùn)練語句匹配的關(guān)鍵詞，得到所述訓(xùn)練語句的關(guān)鍵詞；

對所述訓(xùn)練語句進行意圖標注，得到所述訓(xùn)練語句的意圖信息；