[發明專利]意圖識別方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110232614.2
• 申請日: 2021-03-03
• 公開（公告）號: CN113094481A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 徐正虹;吳科;吳立楠;徐懿
• 申請（專利權）人: 北京智齒博創科技有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/33;G06F40/211;G06F40/289;G06F40/295;G06K9/62;G10L15/16;G10L15/18;G10L15/22;G10L15/26;H04M3/527
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理有限公司 11369
• 代理人: 靳雪華

1.一種意圖識別方法，其特征在于，包括：

獲取外呼場景中客戶發出的當前語音，并基于所述當前語音獲取對應的目標文本；

確定所述目標文本包含的意圖類型，并基于所述意圖類型獲取所述目標文本對應的意圖識別結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述目標文本對應的意圖類型，包括：

將所述目標文本輸入預訓練的二分類模型，輸出所述目標文本對應的意圖類型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述意圖類型獲取所述目標文本對應的意圖識別結果，包括：

基于所述意圖類型，獲取對應的預訓練的意圖識別模型；

利用所述預訓練的意圖識別模型獲取所述目標文本對應的意圖識別結果。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，若所述意圖類型為指示所述客戶對外呼營銷對象的接收程度的通用意圖類型，所述通用意圖類型對應的意圖識別模型為預訓練的通用意圖識別模型；

所述利用所述預訓練的意圖識別模型獲取所述目標文本對應的意圖識別結果，包括：

利用所述預訓練的通用意圖識別模型獲取所述目標文本對應的意圖識別結果。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述預訓練的通用意圖識別模型獲取所述目標文本對應的意圖識別結果，包括：

若所述目標文本的字符數不小于預設數值，則將所述目標文本拆分成一個或多個目標文本片段；

分別將各目標文本片段輸入所述預訓練的通用意圖識別模型，輸出對應的通用意圖；

基于所述通用意圖，獲取所述目標文本對應的意圖識別結果。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述通用意圖識別結果，獲取所述目標文本對應的意圖識別結果，包括：

基于預設通用意圖分類表，獲取各通用意圖識別結果的優先級別；

將各通用意圖識別結果中優先級別最高的通用意圖，作為所述目標文本對應的意圖識別結果。

7.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，若所述意圖類型為指示所述客戶對外呼營銷對象的相關信息的提問的知識意圖類型，所述知識意圖類型對應的意圖識別模型為預訓練的知識意圖識別模型；

所述利用所述預訓練的意圖識別模型獲取所述目標文本對應的意圖識別結果，包括：

利用所述預訓練的知識意圖識別模型獲取所述目標文本對應的意圖識別結果。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述利用所述預訓練的知識意圖識別模型獲取所述目標文本對應的意圖識別結果，包括：

從預設知識意圖庫中獲取帶有實體標注和/或關鍵詞標注的待匹配文本；

將所述目標文本的關鍵位置向量分別與各待匹配文本的關鍵位置向量一起輸入所述預訓練的知識意圖識別模型，輸出所述目標文本與各待匹配文本的匹配概率；

基于各匹配概率，獲取所述目標文本對應的意圖識別結果。

9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于各匹配概率，獲取所述目標文本對應的意圖識別結果，包括：

將與所述目標文本具有最大匹配概率的待匹配文本對應的知識意圖，作為所述目標文本對應的意圖識別結果。

10.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述意圖類型包括通用意圖類型和知識意圖類型，所述通用意圖類型對應的意圖識別模型包括預訓練的通用意圖識別模型和預訓練的知識意圖識別模型；

所述利用所述預訓練的意圖識別模型獲取所述目標文本對應的意圖識別結果，包括：

分別利用所述預訓練的通用意圖識別模型和所述預訓練的知識意圖識別模型，獲取所述目標文本對應的通用意圖和知識意圖；

基于所述通用意圖和所述知識意圖，獲取所述目標文本對應的意圖識別結果。