用户意图的识别方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
一条****贺6
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用户意图的识别方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
本申请涉及一种用户意图的识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:在终端与用户进行目标会话的过程中,获取用户与终端当前轮次对话的对话文本,其中,目标会话包括用户与终端的多个轮次的对话;获取目标会话的会话状态信息,会话状态信息是根据目标会话包括的多个轮次的对话得到的;根据对话文本和会话状态信息,对用户与终端的当前轮次的对话进行意图识别,得到用户的意图。通过本发明实施例,可以提高识别用户意图的准确率,提升用户的使用体验。
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
意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质.pdf
发明公开了一种意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质,包括:获取样本数据,采用初始bert网络模型对样本数据进行特征提取,得到特征数据,采用复合损失函数,基于特征数据计算损失值,其中,复合损失函数基于三元损失函数和分类交叉熵构建,基于损失值对初始bert网络模型进行反向传播训练,直到损失值小于预设阈值,得到训练好的bert网络模型,将训练好的bert网络模型作为目标意图识别模型,采用目标意图识别模型进行意图识别。实现按数据进行度量归类后计算损失,这种方式训练得到的目标意图识别模型对于分布不均匀的样本数据
多意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质.pdf
本发明公开了一种多意图识别方法、装置、设备及介质,包括:获取多模信息,其中,多模信息包括语音信息、文本信息和图片信息中的至少两项,对多模信息进行特征提取和特征融合,得到融合特征,采用多分类模型对融合特征进行分类,得到分类结果,分类结果至少包括两种意图,根据预设的意图关系,对分类结果构建多维关系矩阵,基于多维关系矩阵,确定关联意图和非关联意图,采用本发明提高了多意图分类识别的准确性。
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