[发明专利]用户意图识别方法及装置

权利要求书

1.一种用户意图识别方法，其特征在于，包括：

在第一用户与第二用户通过即时通讯工具进行对话的过程中，接收第一用户向第二用户发送的第一对话文本；

根据所述第一对话文本确定待分析的目标文本内容；

在与所述即时通讯工具关联的用户行为数据库中获取该第一用户执行的与该第二用户相关的操作行为的第一行为数据；

对该目标文本内容进行分析，得到候选的文本主题词；

对所述第一行为数据进行分析，得到候选的行为主题词；

根据所述候选的文本主题词以及候选的行为主题词，确定用户意图分析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括预先建立一决策模型，将所述候选的文本主题词以及候选的行为主题词输入到所述决策模型中，确定用户意图分析结果；

其中，所述决策模型通过以下方式建立：

获得预置数目的对话文本样本，以及各个对话文本样本对应的用户行为数据；

确定各个对话文本样本对应的候选的文本主题词，以及各个用户行为数据对应的候选的行为主题词；

将各个对话文本样本对应的候选的文本主题词、候选的行为主题词以及期望输出的用户意图主题词，输入到预先建立的神经网络结构中进行多次迭代，其中每次迭代过程中对神经网络结构中的网络权限进行调整；

如果某次迭代之后得到的训练误差小于预置的期望误差，则结束训练过程，并保存此次调整后的神经网络结构，得到所述决策模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括预先建立一语义主题模型，所述语义主题模型中保存有语料文本与文本主题词之间的对应关系，其中，所述语料文本为从所述即时通讯工具中收集到的用户之间的对话文本，一个文本主题词对应一条或多条语料文本，所述对该目标文本内容进行分析，得到候选的文本主题词，包括：

从所述语义主题模型的语料文本中获取与所述目标文本内容之间的相似度满足预置条件的一条或多条目标语料文本；

将所述目标语料文本对应的文本主题词确定为候选的文本主题词。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

在接收到第一用户向第二用户发送的第一对话文本之后，接收该第一用户向第二用户发送的第二对话文本；

根据所述第二对话文本以及语义主题模型，对所述候选的文本主题词进行更新；

所述将所述候选的文本主题词以及候选的行为主题词输入到所述决策模型中，确定用户意图分析结果，包括：

将所述候选的行为主题词以及更新后的文本主题词输入到所述决策模型中，确定用户意图分析结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括预先建立一用户行为模型，所述用户行为模型中保存有操作行为的类型与行为主题词之间的对应关系，所述操作行为的类型包括所述用户行为数据库中包含的各种行为数据分别所属的类型；所述对所述行为数据进行分析，得到候选的行为主题词，包括：

从所述行为数据中获取操作行为的类型信息；

根据所述用户行为模型中保存的对应关系，确定该行为数据对应的行为主题词。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

实时检测该第一用户执行的与该第二用户相关的操作行为的行为数据；

检测到第二行为数据之后，根据所述第二行为数据以及用户行为模型，对所述候选的行为主题词进行更新；

所述将所述候选的文本主题词以及候选的行为主题词输入到所述决策模型中，确定用户意图分析结果，包括：

将所述候选的文本主题词以及更新后的行为主题词输入到所述决策模型中，确定用户意图分析结果。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述第一对话文本为多条，各条第一对话文本之间的停顿时间小于预置的阈值。