专利名称 ---【 一种基于神经网络的意图识别方法及电子装置 】

基本信息
申请号
CN202011268543.3
申请日
20201113
公开(公告)号
CN112364662A
公开(公告)日
20210212
申请(专利权)人
中国科学院软件研究所
申请人地址
100190 北京市海淀区中关村南四街4号
发明人
赵军锁;钟方洁;吴凤鸽;徐帆江;吕晓宁;朱博; 专利类型 发明专利
摘要
本发明公开了一种基于神经网络的意图识别方法及电子装置,包括依据待识别话术文本的预设场景,选取意图识别模型;将待识别话术文本输入意图识别模型,获取待识别话术文本的预测意图标签。本发明灵活性高,微调样本可以直观的看到,少样本就可以有很好的效果,解决了传统的神经网络都需要大量输入样本的问题,相较于现有技术中使用的通用模型,极大地提高了识别率。
主权项
1.一种基于神经网络的意图识别方法,其步骤包括:1)依据待识别话术文本的预设场景,选取意图识别模型V1;2)将待识别话术文本输入意图识别模型V1,获取待识别话术文本的预测意图标签;其中,通过以下步骤得到所述意图识别模型V1:a)将训练话术文本输入预训练语言模型T1,获取预训练语言模型T1中首位标签CLS对应的最终隐藏层输出的特征向量C1;b)通过全连接神经网络与softmax神经网络,将特征向量C1转化为特征矩阵P1;c)获取特征矩阵P1中最大元素的分布位置,从设定自然语言处理任务的预设候选意图标签集合中选取对应分布位置的的候选意图标签,作为所述训练话术文本的预测意图标签;d)通过预设损失函数,得到所述预测意图标签与所述训练话术文本真实意图标签之间的结果误差值,并根据所述结果误差值对模型参数进行调整,直到结果误差值小于结果误差阈值且误差符合次数不小于误差符合次数阈值,得到所述意图识别模型V1。

 

IPC信息
IPC主分类号
G06F40/30

 

法律状态信息
法律状态公告日
20210212
法律状态
公开 法律状态信息
CN202011268543 20210212 公开 公开

 

代理信息
代理机构名称
北京君尚知识产权代理有限公司 11200
代理人姓名
余长江


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