一种人机对话系统的文本分类方法.pdf
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一种人机对话系统的文本分类方法.pdf
本发明公开了一种人机对话系统的文本分类方法,包括模型训练和模型预测两部分:模型训练为在包含了数十至数百个不同领域的数据库的人机对话系统中,使用全部数据库训练二分类预测模型Ma,把不同领域的数据库平均分成两大类,分别训练得到第一大类内各个类的第一类预测模型Mb和第二大类内各个类的第二类预测模型Mc;模型预测为对用户语音识别后的文本文本使用二分类预测模型Ma进行预测,得出预测结果,如果结果属于第一类预测模型Mb,则使用第一类预测模型Mb进行预测,判断预测结果得分是否大于阈值,以选取具体预测模型。解决了现有机器
一种文本多标签分类方法及系统.pdf
本发明公开了一种文本多标签分类方法及系统,方法包含:获取目标文本数据及其标注标签并处理得到文本数据及其标注标签;将文本数据进行数据增广;对增广后的文本数据及其标注标签构建深度学习模型;将待处理数据输入深度学习模型中获取待处理数据的标签数据;对标签数据进行判别处理得到待处理数据的标注标签;系统包含数据处理模块获取目标文本数据及其标注标签并处理得到文本数据及其标注标签;数据增广模块对文本数据进行数据增广;深度学习模型构建模块用于构建深度学习模型,还用于获取待处理数据并输入深度学习模型中获取待处理数据的标签数据
一种文本分类的方法和系统.pdf
本说明书实施例提供了一种文本分类的方法和系统。所述方法包括:获取待分类文本;确定所述待分类文本中的至少一个关键词;通过文本分类模型处理所述至少一个关键词及所述待分类文本,确定所述待分类文本的类别。可以通过文本分类模型,基于待分类文本及待分类文本对应的至少一个关键词的特征信息确定待分类文本的类别,可以实现在待分类文本中融合上关键词嵌入信息,从而更准确地完成文本分类。
人机对话系统中用户意图分类方法研究.docx
人机对话系统中用户意图分类方法研究标题:人机对话系统中用户意图分类方法研究摘要:人机对话系统在实现自然语言交互的过程中,用户意图理解是其中至关重要的一环。用户意图分类是指根据用户的表达方式,将用户的输入语句归类到预定义的意图类别中,以便系统能够准确理解并提供适当的回应。本文综述了人机对话系统中常用的用户意图分类方法,包括基于规则、基于统计的机器学习方法和基于深度学习方法,并对这些方法的优缺点进行了评估。此外,本文还介绍了一些常用的数据集和评价指标,以及近年来的研究进展和未来发展方向。结果表明,基于深度学习
一种人机对话设置方法和人机对话设置系统.pdf
本发明提供一种人机对话设置方法和人机对话设置系统,其中方法包括:接收用户针对第一意图的第一槽位输入的传递轮数设置指令;响应于所述传递轮数设置指令,为所述第一槽位设置对应的传递轮数。本发明中,通过为开发者提供人机对话设置系统,在该系统中,开发者可以直接对意图的槽位进行传递轮数的设置。可见,相比于现有技术中通过设置复杂的输入语境与输出语境的引用关系来实现多轮对话的设置,本发明中,通过对意图的槽位直接设置传递轮数,使得多轮对话的设置既方便又快捷。