一种意图识别方法、装置、设备及可读存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115759122A(43)申请公布日2023.03.07(21)申请号202211370268.5(22)申请日2022.11.03(71)申请人支付宝（杭州）信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人王昊天吴晓烽王维强(74)专利代理机构北京博思佳知识产权代理有限公司11415专利代理师李威(51)Int.Cl.G06F40/35(2020.01)权利要求书3页说明书11页附图4页(54)发明名称一种意图识别方法、装置、设备及可读存储介质(57)摘要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，也可以结合多轮对话进行意图识别，提高了意图识别的准确性以及隐私信息的安全性。CN115759122ACN115759122A权利要求书1/3页1.一种意图识别方法，所述方法包括：接收意图识别请求，确定目标用户针对智能对话系统的输出信息输入的回复信息，作为待识别信息；将所述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以及预设的历史输出信息与关键词之间的对应关系，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，以及所述目标用户针对所述参考输出信息输入的参考回复信息；将所述待识别信息与所述参考回复信息作为输入，输入到预先训练的意图识别模型，得到所述意图识别模型输出的意图，作为所述待识别信息的目标意图；其中，采用下述方法训练所述意图识别模型：根据智能对话系统与参考用户的指定轮历史对话中，所述智能对话系统输出的历史输出信息以及所述参考用户针对所述历史输出信息输入的历史回复信息，确定第一训练样本，根据所述指定轮历史对话对应的所述参考用户的意图确定所述第一训练样本的标签，根据所述第一训练样本和所述第一训练样本的标签训练所述意图识别模型。2.如权利要求1所述的方法，采用下述方法确定历史输出信息与关键词之间的对应关系：获取参考用户与智能对话系统多轮对话的历史对话记录，其中，每轮历史对话记录中包含所述智能对话系统输出的历史输出信息，以及所述参考用户针对所述历史输出信息输入的历史回复信息；针对每个历史输出信息，从各历史回复信息中筛选出该历史输出信息对应的各指定回复信息；根据该历史输出信息对应的各指定回复信息，确定该历史输出信息对应的至少一个关键词；根据各历史输出信息对应的关键词，确定历史输出信息与关键词之间的对应关系。3.如权利要求2所述的方法，针对每个历史输出信息，从各历史回复信息中筛选出该历史输出信息对应的各指定回复信息，具体包括：针对每个历史回复信息，将该历史回复信息输入到预训练的分类模型，得到所述分类模型输出的该历史回复信息对应于各历史输出信息的概率；确定该历史回复信息对应于各历史输出信息的概率之间的差异，将差异高于预设差异阈值的各历史回复信息作为各候选回复信息；针对每个历史输出信息，根据所述各候选回复信息分别对应于该历史输出信息的概率，从所述各历史回复信息中筛选出该历史输出信息对应的各指定回复信息。4.如权利要求3所述的方法，预先训练分类模型，具体包括：预先针对每轮历史对话记录，以该轮历史对话记录中的所述参考用户输入的历史回复信息为第二训练样本，以该轮历史对话记录中所述历史回复信息回应的历史输出信息为所述第二训练样本的标签；将所述第二训练样本输入到待训练的分类模型中，得到所述分类模型输出的所述第二训练样本的预测信息；2CN115759122A权利要求书2/3页以所述第二训练样本的预测信息与所述第二训练样本的标签之间的差异最小化为训练目标，训练所述分类模型。5.如权利要求2所述的方法，根据该历史输出信息对应的各指定回复信息，确定该历史输出信息对应的至少一个关键词，具体包括：对该历史输出信息对应的各指定回复信息分别进行分词，得到各候选词；将所述各候选词分别输入预训练的意图识别模型，根据所述意图识别模型的输出从所述各候选词中筛选出该历史输出信息对应的至少一个关键词。6.如权利要求1所述的方法，所述待识别信息回应的所述智能对话系统的输出信息为：用于询问所述目标用户是否存在异常行为的问题；查找与所述目标关键词对应的