[发明专利]语句意图类别识别方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种语句意图类别识别方法及装置。

背景技术

在现有技术中，在对用户的问句进行意图分析时，是直接将当前问句与知识库中的所有模板问句进行相似度计算，根据相似度最高的一个模板结构，分析用户的意图，理解问句语义，整理返回对应的问题答案。但是，上述处理由于针对每个文件都要与所有模板问句计算相似度，使得计算量非常大，从而导致了用户问句意图分析计算时间长，计算效率低的问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的语句意图类别识别方法及装置。

本发明提供一种语句意图类别识别方法，包括：

提供问答日志信息，每条问答日志信息包括：问句和意图类别；

根据从问句中获取的关键词生成词典；

根据词典分别对每个问句进行向量化计算，得到每个问句的向量；

根据每个问句的向量及对应的意图类别进行分类模型的训练，获取意图分类模型；

对当前问句进行向量化计算，得到当前问句的向量，根据当前问句的向量和意图分类模型确定当前问句对应的意图类别。

本发明还提供了一种语句意图类别识别装置，包括：

提供模块，用于提供问答日志信息，每条问答日志信息包括：问句和意图类别；

生成模块，用于根据从问句中获取的关键词生成词典；

计算模块，用于根据词典分别对每个问句进行向量化计算，得到每个问句的向量；

训练模块，用于根据每个问句的向量及对应的意图类别进行分类模型的训练，获取意图分类模型；

识别模块，用于对当前问句进行向量化计算，得到当前问句的向量，根据当前问句的向量和意图分类模型确定当前问句对应的意图类别。

本发明有益效果如下：

通过从问答系统中日志信息的问句中获取关键词，并利用这些关键词初步确定用户的意图，解决了现有技术中用户问句意图分析计算时间长，计算效率低的问题，能够初步准确地识别用户的问句意图，提高语义理解的执行效率，降低了成本，节约了答案回复的时间，提高了用户的使用体验。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1是本发明实施例的语句意图类别识别方法的流程图；

图2是本发明实施例的语句意图类别识别方法的详细处理的流程图；

图3是本发明实施例的语句意图类别识别装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了解决现有技术用户问句意图分析计算时间长，计算效率低的问题，本发明提供了一种语句意图类别识别方法及装置，以下结合附图以及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不限定本发明。

方法实施例

根据本发明的实施例，提供了一种语句意图类别识别方法，图1是本发明实施例的语句意图类别识别方法的流程图，如图1所示，根据本发明实施例的语句意图类别识别方法包括如下处理：

步骤101，提供问答日志信息，每条问答日志信息包括：问句和意图类别。其中，上述意图类别可以包括：天气、购物、工作、旅游等等；

步骤102，根据从问句中获取的关键词生成词典。

步骤102中生成词典具体包括如下处理：

步骤1021，根据从问句中获取的关键词生成词典包括：