机器学习模型的训练方法、意图识别方法及相关装置、设备

摘要

本申请实施例公开了人工智能领域中的一种机器模型训练方法、意图识别方法及相关装置，该方法包括：根据训练样本对胶囊网络模型进行训练，训练过程包括：根据第一激活向量与第一预测向量的相似度迭代调整第一预测向量所对应的当前权重系数；其中，第一激活向量为多个预测向量加权相加，表示训练文本的意图预测为第一真实意图的概率；第一预测向量表示第一语义特征对第一真实意图的贡献。进而，使得与第一激活向量相似度大的预测向量所对应的权重系数变大，进而筛选出与第一激活向量相似度大的预测向量对应的语义特征，过滤与第一激活向量相似度小的预测向量对应的语义特征，实现筛选出关联度高的语义特征构成意图，提高模型的意图识别的准确性。