[发明专利]一种用户意图的确定方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种用户意图的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

接收用户t-1时刻的输入数据；

响应于用户t-1时刻数据的输入操作，获取用户当前对话下1至t-2时刻的输入数据以及实时背景数据；

将用户当前对话下1至t-2时刻的输入数据转化为1至t-2时刻的输入向量，并对所述1至t-2时刻的输入向量进行加权运算，生成加权向量；

对所述t-1时刻的输入数据、实时背景数据以及加权向量进行拼接，生成拼接向量；

根据所述拼接向量及预设的神经网络，确定用户t时刻意图的概率分布，并输出；

所述t-1时刻为当前时刻，所述t-2时刻为当前时刻的上一时刻，所述t时刻为当前时刻的下一时刻。

2.根据权利要求1所述的用户意图的确定方法，其特征在于，将用户当前对话下1至t-2时刻的输入数据转化为1至t-2时刻的输入向量，并对所述1至t-2时刻的输入向量进行加权，生成加权向量，具体包括：

通过长短记忆网络将所述用户当前对话下1至t-2时刻的输入数据进行编码，转化为1至t-2时刻的输入向量V₁～V_t-2；

根据所述1至t-2时刻的输入向量V₁～V_t-2，通过注意力机制进行加权，生成加权向量V_加＝a₁*V₁+a₂*V₂+……+a_t-2*V_t-2，其中，a₁～a_t-2为注意力权重参数。

3.根据权利要求1所述的用户意图的确定方法，其特征在于，所述对所述t-1时刻的输入数据、实时背景数据以及加权向量进行拼接，生成拼接向量，具体包括：

通过长短时记忆网络对所述t-1时刻的输入数据进行编码，转化为t-1时刻的输入向量；

通过独热编码对所述实时背景数据进行编码，转换为实时数据特征向量；

根据所述t-1时刻的输入向量、实时数据特征向量以及加权向量进行拼接，生成拼接向量。

4.根据权利要求1或3所述的用户意图的确定方法，其特征在于，所述实时背景数据包括订单信息、浏览信息以及购物车信息。

5.根据权利要求1所述的用户意图的确定方法，其特征在于，所述神经网络为卷积神经网络、或者循环神经网络、或者全连接网络。

6.一种用户意图的确定装置，其特征在于，所述装置包括：

接收单元，用于接收用户t-1时刻的输入数据；

获取单元，用于响应于用户t-1时刻数据的输入操作，获取用户当前对话下1至t-2时刻的输入数据以及实时背景数据；

加权向量生成单元，用于将用户当前对话下1至t-2时刻的输入数据转化为1至t-2时刻的输入向量，并对所述1至t-2时刻的输入向量进行加权运算，生成加权向量；

拼接向量生成单元，用于对所述t-1时刻的输入数据、实时背景数据以及加权向量进行拼接，生成拼接向量；以及

意图确定与输出单元，用于根据所述拼接向量及预设的神经网络，确定用户t时刻意图的概率分布，并输出。

7.如权利要求6所述的用户意图的确定装置，其特征在于，所述加权向量生成单元包括：

第一编码模块，用于通过长短时记忆网络将所述用户当前对话下1至t-2时刻的输入数据进行编码，转化为1至t-2时刻的输入向量V₁～V_t-2；以及

加权模块，用于根据所述1至t-2时刻的输入向量V₁～V_t-2，通过注意力机制进行加权，生成加权向量V_加＝a₁*V₁+a₂*V₂+……+a_t-2*V_t-2，其中，a₁～a_t-2为注意力权重参数。