[发明专利]可在线纠错更新的意图识别方法及装置

说明书

本发明涉及自然语言处理技术领域，人工智能领域以及人机交互技术领域，其公开了一种可在线纠错更新的意图识别方法及装置，解决现有意图识别模型不能在线纠错更新，不能满足用户差异化意图识别需求的问题。本发明中，先将输入文本进行初步意图识别，若意图识别结果不符合用户要求，将预设的意图种类标签反馈展示给用户，将用户对意图种类标签的选择和对应的输入数据组合成在线纠错更新训练样本，根据在线纠错更新训练样本和训练数据集生成用户在线纠错更新训练数据集，采用意图识别基础模型对用户在线纠错更新训练数据集进行训练得到用户在线纠错更新意图识别模型，如此可实现根据用户进行意图识别模型的在线纠错更新，使得用户在线纠错更新意图识别模型识别的准确率更高，也能更快的响应用户的纠错更新需求，提高用户使用的满意度。

技术领域

本发明涉及自然语言处理技术领域，人工智能领域以及人机交互技术领域，具体涉及一种可在线纠错更新的意图识别方法及装置。

背景技术

意图识别方法可以根据文本内容识别该文本的意图，它可以应用于多个领域。随着人工智能的飞速发展，在各种环境下智能设备的应用越来越多，智能设备需要识别用户的意图并以向用户提供相应的服务。例如，用户向智能音响说出“我想听周杰伦的歌曲”，则识别出用户的意图是随机播放周杰伦演唱的一首音乐，或者，用户向智能扫地机器人说出“我要打扫客厅”，则机器人识别出用户的意图是打扫客厅的地面。

目前，现有技术中的意图识别模型，虽然在理想测试集内取得较高的识别率，但在真实用户使用过程中，由于用户个体差异、表达习惯、口语化等差异以及模型自身性能的原因，总会出现各种错误，对于这些识别错误的情况，现有模型没有提供供用户交互反馈的方式，更不能及时纠错更新这些错误，严重影响用户体验。

针对相关技术中的对用户的差异化意图识别的需求，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提出一种可在线纠错更新的意图识别方法及装置，解决现有意图识别模型不能在线纠错更新，不能满足用户差异化意图识别需求的问题。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：

可在线纠错更新的意图识别装置，包括：

所述用户交互模块，包括获取文本单元和输出显示单元；

所述获取文本单元，用于获取用户输入的文本信息；所述输出显示单元，用于通过显示屏展示客户端或服务端反馈的输出结果；

所述意图识别模块，包括第一意图识别单元、第二意图识别单元和模型更新单元；

所述第一意图识别单元，用于根据输入的文本信息，通过与存储模块内的用户在线纠错更新语料库进行匹配并识别，若无法识别，则将待识别文本传入到第二意图识别单元；

所述第二意图识别单元，用于根据第一意图识别单元传入的文本信息，采用预先根据任务需求和任务标注语料训练得到的意图识别基础模型进行意图识别；

所述模型更新单元，用于接收服务器端发送的新的模型，并在获得用户确认后，将新模型更新到意图识别单元；

数据存储模块，用于存储用户纠错更新的意图识别训练语料，生成用户在线纠错更新的意图识别训练语料库；

在线纠错更新模型训练模块，该模块设置在服务器端，通过数据存储模块中存储的用户在线纠错更新的意图识别训练语料库，重新训练基础意图识别模型，得到新的用户在线纠错更新的意图识别模型，并将新的模型发送到客户端意图识别模块的模型更新单元。

作为进一步优化，所述数据存储模块位于本地客户端，通过定期上传或者用户操作上传方式存储用户在线纠错更新的训练语料库，并且负责与第一意图识别单元的交互通信。