[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: 202210563900.1
• 申請日: 2022-05-23
• 公開（公告）號: CN114881045A
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 王沖;吳珂;李博;黃天鏡
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F40/35
• 分類號: G06F40/35;G06F16/35
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 曾紅芳

本發明公開了一種意圖識別方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。其中，該方法包括：接收基于預定任務的目標語句；確定目標語句對應的第一矩陣，其中，第一矩陣由第一預定數量個預定維度的字向量組成，第一預定數量與預定維度的值相同；依據第一矩陣，采用意圖識別分類器預測目標語句所屬的目標意圖類別。本發明解決了相關技術中預測用戶的語句所表達的意圖時，存在的預測效果欠佳的技術問題。

技術領域

本發明涉及計算機領域，具體而言，涉及一種意圖識別方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

近年來，隨著語音識別、語音合成和智能移動終端的快速發展和應用，人與計算機通過自然語言交流已逐漸成為重要的交互方式。

經典的人機交互系統一般包括三個主要部分：意圖識別、對話管理和語言生成。其中意圖識別是智能交互系統能否進行準確、有效對話的一個首要基礎環節。然而，由于智能交互環境的復雜性及用戶表達方式的多樣性，對話系統經常對用戶意圖識別出錯，很大程度上影響交互的效果。此外，現有的意圖識別模型大多針對特定長度的意圖識別能起到很好的效果，而當用戶表述長短差異較大時的識別效果欠佳。因此，迫切需要針對智能交互中的用戶差異性較大的表述提出更有效的解決辦法。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種意圖識別方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，以至少解決相關技術中預測用戶的語句所表達的意圖時，存在的預測效果欠佳的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種意圖識別方法，包括：接收基于預定任務的目標語句；確定所述目標語句對應的第一矩陣，其中，所述第一矩陣由第一預定數量個預定維度的字向量組成，所述第一預定數量與所述預定維度的值相同；依據所述第一矩陣，采用意圖識別分類器預測所述目標語句所屬的目標意圖類別。

可選地，所述確定所述目標語句對應的第一矩陣，包括：拆分所述目標語句為第二預定數量個目標字；依據所述第二預定數量個目標字，確定所述第二預定數量個所述預定維度的目標字向量；在所述第二預定數量低于所述第一預定數量的情況下，補充第三預定數量個所述預定維度的零向量，得到所述第一矩陣，其中，所述第二預定數量與所述第三預定數量的和為所述第一預定數量。

可選地，所述依據所述第一矩陣，采用意圖識別分類器預測所述目標語句所屬的目標意圖類別，包括：依據所述第一矩陣，采用意圖識別分類器預測所述目標語句屬于多種意圖類別中每種意圖類別的概率，并確定屬于所述多種意圖類別的概率中的最大概率；將所述最大概率與預定閾值進行比較；在所述最大概率大于所述預定閾值的情況下，確定所述最大概率對應的意圖類別為所述目標語句表達的目標意圖類別。

可選地，所述依據所述第一矩陣，采用意圖識別分類器預測所述目標語句所屬的目標意圖類別之前，還包括：獲取訓練樣本，其中，所述訓練樣本包括第一樣本矩陣，第二樣本矩陣，所述第一樣本矩陣對應的第一樣本語句所屬的第一樣本意圖類別，以及所述第二樣本矩陣對應的第二樣本語句所屬的第二樣本意圖類別，所述第二樣本語句為回譯所述第一樣本語句得到的樣本語句；基于所述訓練樣本進行機器訓練，得到所述意圖識別分類器。

可選地，所述依據所述第一矩陣，采用意圖識別分類器預測所述目標語句所屬的目標意圖類別，包括：將所述第一矩陣與第二矩陣做非線性變換得到第三矩陣，其中，所述第二矩陣為轉置所述第一矩陣得到的矩陣；對所述第三矩陣采用基于隱藏方法的多頭注意力機制得到第四矩陣；依據所述第一矩陣與所述第四矩陣，得到第五矩陣；將所述第五矩陣輸入至所述意圖識別分類器中，預測所述目標語句所屬的目標意圖類別。

可選地，所述依據所述第一矩陣與所述第四矩陣，得到第五矩陣，包括：確定所述目標語句對應的第一預定數量個權重值；依據所述第一預定數量個權重值，所述第四矩陣以及第六矩陣，得到第一預定數量個第七矩陣，其中，所述第六矩陣為對所述第一矩陣進行歸一化處理得到的矩陣；拼接所述第一預定數量個第七矩陣，得到所述第五矩陣。