[發明專利]一種意圖識別方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210307597.9
• 申請日: 2022-03-25
• 公開（公告）號: CN114661910A
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 董益華
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F40/242;G06F40/295;G06F40/30
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 郭德霞

本發明實施例公開了一種意圖識別方法、裝置、電子設備及存儲介質，意圖識別方法包括：根據原始意圖樣本數據獲取第一目標意圖樣本數據；其中，第一目標意圖樣本數據包括非長尾輸入樣本數據和意圖匹配結果排序數據；對非長尾輸入樣本數據進行實體抽象，得到抽象泛化實體詞；對抽象泛化實體詞和所述意圖匹配結果排序數據進行邏輯組合，以生成意圖匹配泛化字典；根據意圖匹配泛化字典構建第一意圖識別模型；在確定待識別輸入數據為非長尾輸入數據的情況下，將待識別輸入數據輸入至第一意圖識別模型中；根據第一意圖識別模型輸出待識別輸入數據的意圖識別結果。本發明實施例的技術方案能夠提高意圖理解的準確率。

技術領域

本發明實施例涉及信息處理等人工智能技術領域，尤其涉及一種意圖識別方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

意圖識別也可以稱為意圖檢測(Intent Detection)，其用于確定輸入的信息用于執行哪一個領域的哪一種操作，其本質屬于多元分類問題，廣泛應用于搜索及人機交互等智能化交互技術。智能化交互的一種體現在于，智能化產品或應用可以通過意圖識別的方式理解需求，并依據需求為提供適當的響應。

意圖識別的重要環節就是處理query(查詢請求)。每一個query都隱藏著真實的查詢意圖，在理解query時，需要使用很多不同策略挖掘背后的需求。因此，如何正確識別query意圖，分析感興趣的內容，并在有限的資源位中展示最感興趣的內容，對提升智能化交互功能的體驗具有重要意義。

發明人在實現本發明的過程中，發現現有技術存在如下缺陷：目前，現有的意圖識別方法在處理query時，基本采用一刀切的原則，并沒有對query區分長尾query和非長尾query兩種不同類型query的處理方式。長尾query的集中度低，但是累計數量接近無窮。雖然單個長尾query搜索量不多，但是具有長尾效應，總的搜索量與頭部的非長尾query量可以相媲美。如果不區分長尾query和非長尾query兩種不同類型query的處理方式，采用統一的處理方式理解query，會導致意圖理解準確率較低。

發明內容

本發明實施例提供一種意圖識別方法、裝置、電子設備及存儲介質，能夠提高意圖理解的準確率。

根據本發明的一方面，提供了一種意圖識別方法，包括：

根據原始意圖樣本數據獲取第一目標意圖樣本數據；其中，所述第一目標意圖樣本數據包括非長尾輸入樣本數據和意圖匹配結果排序數據；

對所述非長尾輸入樣本數據進行實體抽象，得到抽象泛化實體詞；

對所述抽象泛化實體詞和所述意圖匹配結果排序數據進行邏輯組合，以生成意圖匹配泛化字典；

根據所述意圖匹配泛化字典構建第一意圖識別模型；

在確定待識別輸入數據為非長尾輸入數據的情況下，將所述待識別輸入數據輸入至所述第一意圖識別模型中；

根據所述第一意圖識別模型輸出所述待識別輸入數據的意圖識別結果。

根據本發明的另一方面，提供了一種意圖識別裝置，包括：

第一樣本數據獲取模塊，用于根據原始意圖樣本數據獲取第一目標意圖樣本數據；其中，所述第一目標意圖樣本數據包括非長尾輸入樣本數據和意圖匹配結果排序數據；

抽象泛化實體詞獲取模塊，用于對所述非長尾輸入樣本數據進行實體抽象，得到抽象泛化實體詞；

意圖匹配泛化字典生成模塊，用于對所述抽象泛化實體詞和所述意圖匹配結果排序數據進行邏輯組合，以生成意圖匹配泛化字典；

第一意圖識別模型構建模塊，用于根據所述意圖匹配泛化字典構建第一意圖識別模型；