一种基于动态主题窗口模型的多轮对话下意图识别方法

摘要

一种基于动态主题窗口模型的多轮对话下意图识别方法，涉及机器学习与自然语言处理领域，该方法首先构建一个固定大小窗口，在预测文本前后进行滑动，然后基于主题模型来确定引入窗口中的语境信息，从而进行一次粗略的去噪处理，然后使用BERT模型对引入的文本进行编码处理，来获取多层次的语义信息；使用Attention机制来获取特征向量，并通过计算一个状态值来控制引入的上下文相关的语境信息特征，从而进行第二次更为细致的去噪处理。最后使用不同的意图分类模型进行训练，采用少数服从多数的投票方式进行模型融合，给出意图识别结果。本发明是基于深度学习的方法，具有更精准的识别效果，对于不同领域的意图识别任务可以更好的迁移使用。