[發明專利]多意圖識別方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011481328.1
• 申請日: 2020-12-15
• 公開（公告）號: CN112507704B
• 公開（公告）日: 2023-10-03
• 發明（設計）人: 桑海巖;孫雅琳;李苗苗
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司;聯通大數據有限公司
• 主分類號: G06F40/279
• 分類號: G06F40/279;G06F40/30;G06F40/194;G06F16/332;G06F16/35
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 朱穎;黃健

1.一種多意圖識別方法，其特征在于，包括：

根據預設意圖分類模型確定待識別文本的掩碼向量，預設意圖分類模型用于通過預設數據格式表征不同的意圖類別；

根據預設相似度模型確定每個句子對中的目標向量與參考向量之間的相似度，并根據所述相似度確定候選參考文本，以得到候選掩碼向量集合，所述候選掩碼向量集合包括所述候選參考文本的掩碼向量；

對所述候選參考文本的掩碼向量與所述待識別文本的掩碼向量進行預設與運算，以根據運算結果確定所述待識別文本對應的目標意圖。

2.根據權利要求1所述的多意圖識別方法，其特征在于，所述根據預設相似度模型確定每個句子對中的目標向量與參考向量之間的相似度之前，還包括：

根據訓練文本和參考文本對預設語句向量編碼器進行訓練，以得到目標語句向量編碼器，參考文本為每個意圖類別對應的標準文本；

通過所述目標語句向量編碼器對所述待識別文本和各參考文本進行句子編碼，以得到所述目標向量和各參考向量；

將所述目標向量與各參考向量進行拼接，以得到拼接組合后的各句子對。

3.根據權利要求2所述的多意圖識別方法，其特征在于，所述根據所述相似度確定為候選參考文本，以得到候選掩碼向量集合，包括：

將所述相似度大于預設閾值的所述參考向量對應的所述參考文本確定為所述候選參考文本；

根據所述預設意圖分類模型確定所述候選參考文本的掩碼向量，以得到所述候選掩碼向量集合。

4.根據權利要求1-3任一項所述的多意圖識別方法，其特征在于，所述根據運算結果確定所述待識別文本對應的目標意圖，包括：

判斷所述運算結果與對應的所述候選參考文本的掩碼向量是否一致；

若是，則保存對應的所述運算結果，并將每個被保存的所述運算結果對應的意圖都確定為所述目標意圖；

若否，則刪除對應的所述運算結果。

5.根據權利要求2所述的多意圖識別方法，其特征在于，所述根據訓練文本和參考文本對預設語句向量編碼器進行訓練，包括：

將每一條訓練文本與具有相同意圖類別的所述參考文本確定為正例訓練樣本；

將每一條訓練文本與不具有相同意圖類別的所述參考文本確定為負例訓練樣本；

根據所述正例訓練樣本和所述負例訓練樣本對所述預設語句向量編碼器進行訓練。

6.一種多意圖識別裝置，其特征在于，包括：

第一處理模塊，用于根據預設意圖分類模型確定待識別文本的掩碼向量，預設意圖分類模型用于通過預設數據格式表征不同的意圖類別；

第二處理模塊，用于根據預設相似度模型確定每個句子對中的目標向量與參考向量之間的相似度，并根據所述相似度確定候選參考文本，以得到候選掩碼向量集合，所述候選掩碼向量集合包括所述候選參考文本的掩碼向量；

第三處理模塊，用于對所述候選參考文本的掩碼向量與所述待識別文本的掩碼向量進行預設與運算，以根據運算結果確定所述待識別文本對應的目標意圖。

7.根據權利要求6所述的多意圖識別裝置，其特征在于，所述多意圖識別裝置，還包括：

訓練模塊，用于根據訓練文本和參考文本對預設語句向量編碼器進行訓練，以得到目標語句向量編碼器，所述參考文本為每個意圖類別對應的標準文本；

編碼模塊，用于通過所述目標語句向量編碼器對所述待識別文本和各參考文本進行句子編碼，以得到所述目標向量和各參考向量；

拼接模塊，用于將所述目標向量與各參考向量進行拼接，以得到拼接組合后的各句子對。

8.一種電子設備，其特征在于，包括：

處理器；以及，

存儲器，用于存儲所述處理器的計算機程序；

其中，所述處理器配置為經由執行所述計算機程序來執行權利要求1-5中任一項所述的多意圖識別方法。

9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至5任一項所述的多意圖識別方法。

10.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-5中任一項所述的多意圖識別方法。