[發明專利]基于云計算金融領域的人機對話意圖識別方法及系統

在審

• 申請號: 202210941144.1
• 申請日: 2022-08-08
• 公開（公告）號: CN115309880A
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發明（設計）人: 戴利成
• 申請（專利權）人: 戴利成
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F40/35
• 代理公司: 安徽盟友知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 34213
• 代理人: 樊廣秋

本申請具體為一種基于云計算金融領域的人機對話意圖識別方法及系統，方法包括步驟有：在人機對話過程中有條件獲取人機對話的自然語言；將人機對話的自然語言輸入到意圖智能擴展系統中，由意圖智能擴展系統輸出自然語言的意圖識別結果；所述意圖智能擴展系統包括第一預處理模塊，用于將自然語言拆分后處理為特殊格式數據組；第二處理模塊，用于將特殊格式數據組反轉化得到需統一的特殊格式數據組；第三處理模塊，用于將需統一的特殊格式數據組引入到自然語言庫輸出意圖增強的特殊格式數據組；第四處理模塊，用于將意圖增強的特殊格式數據組轉化為帶有意圖識別結果的自然語言；根據自然語言的意圖識別結果判斷自然語言的最大可能意圖內容。

技術領域

本發明涉及一種基于云計算金融領域的人機對話意圖識別方法及系統。

背景技術

在金融服務領域，經常是需要人機對話的，比如用戶通過撥打電話詢問相關的金融服務，在對話過程即人機交互，機器人對用戶的回答，或者用戶對機器人的回答的意圖有時候難以確定，其根本還是因為人機交互中的自然語言有一定的復雜度，所以不能夠準確的進行理解。

在實際的技術應用中，為了解決這個技術問題，通過對對話內容的多方向解讀，從而實現對對話內容的一個最優的理解，比如說，人機對話中在一方對另一方進行自然語言回復后，系統將根據自然語言的內容，進行預處理，通過預處理識別自然語言的意圖，然后再轉交給另一方，這樣能夠更加的精準識別對話意圖，但是對此，現有技術中還沒有類似的技術應用。

發明內容

為了克服現有的技術存在的不足，本發明提供基于云計算金融領域的人機對話意圖識別方法及系統。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

基于云計算金融領域的人機對話意圖識別方法，包括步驟有：

在人機對話過程中有條件獲取人機對話的自然語言；

將人機對話的自然語言輸入到意圖智能擴展系統中，由意圖智能擴展系統輸出自然語言的意圖識別結果；

所述意圖智能擴展系統包括第一預處理模塊，用于將自然語言拆分后處理為特殊格式數據組，還將特殊格式數據組正轉化并通過網絡模型處理得到帶語言環境的特殊格式數據組；

第二處理模塊，用于將特殊格式數據組反轉化得到需統一的特殊格式數據組；

第三處理模塊，用于將需統一的特殊格式數據組引入到自然語言庫輸出意圖增強的特殊格式數據組；

第四處理模塊，用于將意圖增強的特殊格式數據組轉化為帶有意圖識別結果的自然語言；根據自然語言的意圖識別結果判斷自然語言的最大可能意圖內容。

進一步，所述特殊格式數據組具體為向量格式數據組，所述正轉化具體為編碼，所述反轉化具體為解碼。

進一步，有條件獲取人機對話的自然語言，其中的條件，指當人機對話內容重復次數超過閾值時的條件。

進一步，所述判斷自然語言的最大可能意圖內容具體為在自然語言的多個可能意圖內容中選取一個評分最高的可能意圖內容。

進一步，還包括判斷自然語言的最大可能意圖內容之后檢驗最大可能意圖內容是否正確，具體的，在人機對話過程中多次輸入同一個規則的自然語言內容作為檢測內容，并且獲取相應的判斷的自然語言的最大可能意圖內容；所述多次輸入同一個規則的自然語言內容具體為，(at+b)^u；其中的t為規則的自然語言內容的時間變量，其中的a、b、u均為固定常數；所述的“獲取相應的判斷的自然語言的最大可能意圖內容”具體還原為規則的自然語言內容，然后選擇兩個時間變量t1與t2，計算兩個時間變量t1與t2對應的最大可能意圖檢驗數值是否滿足閾值，兩個時間變量t1與t2對應的最大可能意圖檢驗數值具體為：