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多意图识别模型训练方法和多意图识别方法及相关装置

摘要

本发明公开了一种多意图识别模型训练方法和多意图识别方法及相关装置。多意图识别模型训练方法包括:得到每条对话文本的编码向量,并计算带有上下文相关的语境信息的特征向量;判断是否需要引入上下文相关的语境信息,若是,则将该条对话文本的编码向量及其带有上下文相关的语境信息的特征向量结合后输入分类器;否则,直接将该条对话文本的编码向量输入分类器;通过分类器训练,得到用于对对话文本的意图进行分类识别的多标签分类模型。多意图识别方法包括:利用训练得到的多标签分类模型对对话文本的意图进行分类识别。本发明方法可以更好的迁移使用,具有更精准的识别效果,通过利用上下文相关的语境信息,能更有利于提升分类算法的性能。

著录项

  • 公开/公告号CN111984780A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 深圳市北科瑞声科技股份有限公司;

    申请/专利号CN202010951226.5

  • 发明设计人 黄石磊;张剑;

    申请日2020-09-11

  • 分类号G06F16/332(20190101);G06F16/35(20190101);G06F40/30(20200101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构44279 深圳市万商天勤知识产权事务所(普通合伙);

  • 代理人罗建平

  • 地址 518000 广东省深圳市南山区高新区南区深港产学研基地大楼西座四楼W406室

  • 入库时间 2023-06-19 08:06:35

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