一种基于长文本的意图识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
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一种基于长文本的意图识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明公开了一种基于长文本的意图识别方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括:获取用户发送的长文本;将所述长文本拆分为至少两个子句;通过预设知识库模型,分别对各子句进行意图识别,以得到多个意图结果;根据多个意图结果确定所述长文本的主业务场景;将所述主业务场景和各意图结果输入到预设回复模型中,生成回复文本。该方法可以基于预设知识库模型对长文本进行多层次的语义识别,识别出多个意图结果,并基于多个意图结果生成回复文本,解决了现有技术无法对长文本准确的进行多层次意图识别的问题,达到了能够对长文本进行全面准确的意图
文本的意图识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请实施例公开一种文本的意图识别方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括如下步骤:获取待检测的目标文本,获取所述目标文本的长度信息;根据所述长度信息确定目标分类模型,所述目标分类模型为第一分类模型或者第二分类型模型;将所述目标文本输入所述第一分类模型或者所述第二分类模型;通过所述第一分类模型的所述至少两种单一分类模型确定出所述目标文本的至少两个初始意图识别结果,并根据所述至少两个初始意图识别结果确定出所述目标文本的意图识别结果,其中一种单一分类模型用于确定所述目标文本的一种初始意图识别结果;或者通过所述
一种意图识别方法、装置、设备及可读存储介质.pdf
本说明书公开了一种意图识别方法、装置、设备及可读存储介质,通过将待识别信息与预设的各关键词进行匹配,得到所述待识别信息匹配的目标关键词,根据所述目标关键词,从所述目标用户的历史对话记录中,查找与所述目标关键词对应的参考输出信息,以及目标用户针对参考输出信息输入的参考回复信息,进而将待识别信息和参考回复信息输入预训练的意图识别模型,得到模型输出的意图作为待识别信息的目标意图。可见,根据待识别信息匹配的目标关键词,查找参考输出信息和参考回复信息的方式,不需要对现有的意图识别模型的训练方式和模型结构做出调整,也
意图识别方法、装置、设备和存储介质.pdf
本申请涉及一种意图识别方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括:获取待测文本,对所述待测文本进行预处理,得到待测文本对应的目标数值序列;将目标数值序列输入由单意图识别模型演变成的多意图识别模型中,得到候选意图标签集,所述候选意图标签集包括至少一个候选意图标签及所述候选意图标签对应的置信度;若存在至少一个候选意图标签的置信度大于第一阈值,则将所述候选意图标签集进行自适应阈值计算,获得自适应阈值;选取所述候选意图标签集中不小于自适应阈值的置信度所对应的意图标签,作为目标意图标签。可实现对不同文本自适应地输出不
基于特征融合的文本识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及人工智能领域,公开了基于特征融合的文本识别方法、装置、设备及存储介质,用于提高文本识别的准确率。调用预置的神经网络组对待识别医疗图像进行特征提取,生成医疗局部特征图像和医疗全局特征图像,并调用预置的加权求和函数对所述医疗局部特征图像和所述医疗全局特征图像进行特征融合,生成目标医疗融合特征图像;调用预置的双向双层循环神经网络对所述目标医疗融合特征图像进行字符集提取,生成医疗分类字符集,并基于医疗分类字符集与预置的时序分类算法进行对齐解码,生成目标医疗文本。此外,本发明还涉及区块链技术,待识别医疗图