[发明专利]基于断句的多意图识别方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号: | 202010146290.6 | 申请日: | 2020-03-05 |
| 公开(公告)号: | CN111444324A | 公开(公告)日: | 2020-07-24 |
| 发明(设计)人: | 黄孟缘 | 申请(专利权)人: | 中国平安人寿保险股份有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/35;G06F40/216;G06F40/284 |
| 代理公司: | 北京市京大律师事务所 11321 | 代理人: | 刘挽澜 |
| 地址: | 518033 广东省深圳市福田区益田路5033号*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 断句 意图 识别 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种基于断句的多意图识别方法,其特征在于,包括:
获取用户输入的目标语句;
利用预置序列模型对所述目标语句进行断句,得到分段语料;
在预置意图规则库中,获取所述分段语料中的词向量,所述预置意图规则库是依据业务数据建立的;
计算所述词向量与预置词向量之间的匹配率,得到分段意图,并获取到语料识别意图;
对所述语料识别意图进行归类,并反馈最终的语料识别意图。
2.根据权利要求1所述基于断句的多意图识别方法,其特征在于,所述计算所述词向量与预置词向量之间的匹配率,得到分段意图,并获取到语料识别意图包括:
在预置意图规则库中,提取所述分段语料的词向量;
计算所述词向量与预置词向量之间的匹配率,所述预置词向量是设置在所述预置意图规则库中的,所述预置词向量对应多个所述业务数据的预置意图;
选取匹配率最高的所述预置词向量,将所述预置词向量对应的所述预置意图作为所述分段语料的分段意图,并获取到语料识别意图。
3.根据权利要求2所述基于断句的多意图识别方法,其特征在于,所述选取匹配率最高的所述预置词向量,将所述预置词向量对应的所述预置意图作为所述分段语料的分段意图,并获取到语料识别意图包括:
选取匹配率最高的所述预置词向量,将所述预置词向量对应的所述预置意图作为所述分段语料的分段意图;
判断所述分段意图中是否存在预置语句意图;
若所述分段意图中存在所述预置语句意图,则根据所述预置语句意图将所述分段语料进行切分,得到切分后的分段语料,并重新对所述切分后的分段语料进行判断,直到所述切分后的分段意图中不存在所述预置语句意图,将多个所述切分后的分段意图作为语料识别意图;
若所述分段意图中不存在所述预置语句意图,则将所述分段意图作为语料识别意图。
4.根据权利要求1所述基于断句的多意图识别方法,其特征在于,所述利用预置序列模型对所述目标语句进行断句,得到分段语料包括:
根据所述目标语句中分隔符的位置,对所述目标语句进行分割,得到分段语句;
在所述分段语句中选取字序列的切分序列;
计算切分概率,所述切分概率为所述分段语句按照所述切分序列进行切分的几率;
选取所述切分概率最高的切分序列作为切分结果,得到分段语料。
5.根据权利要求4所述基于断句的多意图识别方法,其特征在于,所述根据所述目标语句中分隔符的位置,对所述目标语句进行分割,得到分段语句包括:
在所述目标语句中,定位分隔符的位置;
在所述分隔符的位置两侧,将所述目标语句分割,得到分段语句。
6.根据权利要求4所述基于断句的多意图识别方法,其特征在于,所述在所述分段语句中选取字序列的切分序列包括:
提取所述分段语句中的字序列;
在所述字序列的首尾分别添加第一特殊字与第二特殊字,得到新的字序列;
在所述新的字序列中相邻的所述字节点之间建立有向边,得到合成词组;
若所述合成词组是预置词典中的一个词语,则删除所述字节点之间的所述有向边,并在所述字节点的两端建立所述有向边,直至完成整个所述分段语句的切分,得到选取的切分序列。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的基于断句的多意图识别方法,其特征在于,所述对所述语料识别意图进行归类,并反馈最终的语料识别意图包括:
提取所述分段语料的所述语料识别意图;
判断所述语料识别意图中是否包括互斥意图,所述互斥意图为在目标语句中同时出现肯定语料识别意图与否定语料识别意图;
若语料意图识别中不包括所述互斥意图,则将语料识别意图作为最终的语料识别意图,并反馈所述最终的语料识别意图;
若语料意图识别中包括所述互斥意图,则将带有转折意图的语料识别意图作为最终的语料识别意图,并反馈所述最终的语料识别意图。
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