用于短文本意图识别的网络层结构及短文本意图识别方法

摘要

本发明公开了一种用于短文本意图识别的网络层结构，包括CNN层、特征连接层、全连接层，其中，CNN层用于对输入句矩阵通过包含n个卷积核的卷积窗口的卷积操作，然后使用最大池化操作，提取出n个特征；特征连接层用于在CNN层完成卷积操作后对得到的特征进行纵向叠加形成m维特征；全连接层采用每层神经元递减的方式搭建，使深层神经元能够代表更复杂的特征，全连接层用于将特征连接层得到的m维特征的特征值作为输入，并进行计算最终输出计算结果。本发明的网络层结构是结合CNN与全连接的一种深度学习网络，实现一种意图分类的方法，试验证明可达到在10毫秒以内完成意图识别的目标，且准确度保证在98％以上。