[发明专利]一种意图识别方法及装置

说明书

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种意图识别方法及装置，对待识别语句进行语义分析，从所述待识别语句中分别获得与多个目标分类任务关联的语义类别，所述多个目标分类任务关联的语义类别至少包括实体类别、状态类别和动作类别；将获得的各个语义类别组合成简化后的待识别语句；根据简化后的待识别语句，确定所述待识别语句的意图类别，这样，结合语义信息，提高语句简化准确性，从而基于简化后的语句，提高了意图理解的准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种意图识别方法及装置。

背景技术

在人工智能领域，意图理解是智能客服中重要的一环，相关技术中意图分类模型是通过构建问题答案(question-answer，QA)对的样本集训练分类模型来实现，但是这种直接根据QA对训练的方式很容易学到单个词的特征，这样如果Q中只要出现该词，相应这个意图类别的分值就会很高，即使这个词在当前Q中无意义，导致就会出现意图理解错误。

发明内容

本申请实施例提供一种意图识别方法及装置，以实现结合语义信息，提高语句简化准确性，从而基于简化后的语句，提高意图理解的准确性。

本申请实施例提供的具体技术方案如下：

本申请一个实施例提供了一种意图识别方法，包括：

对待识别语句进行语义分析，从所述待识别语句中分别获得与多个目标分类任务关联的语义类别，所述多个目标分类任务关联的语义类别至少包括实体类别、状态类别和动作类别；

将获得的各个语义类别组合成简化后的待识别语句；

根据简化后的待识别语句，确定所述待识别语句的意图类别。

本申请另一个实施例提供了一种意图识别装置，包括：

语义提取模块，用于对待识别语句进行语义分析，从所述待识别语句中分别获得与多个目标分类任务关联的语义类别，所述多个目标分类任务关联的语义类别至少包括实体类别、状态类别和动作类别；

获得模块，用于将获得的各个语义类别组合成简化后的待识别语句；

意图识别模块，用于根据简化后的待识别语句，确定所述待识别语句的意图类别。

本申请另一个实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一种意图识别方法的步骤。

本申请另一个实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种意图识别方法的步骤。

本申请实施例中，对待识别语句进行语义分析，从待识别语句中分别获得与多个目标分类任务关联的语义类别，即实体类别、状态类别和动作类别，并将获得的各个语义类别组合成简化后的待识别语句，进而可以根据简化后的待识别语句，确定待识别语句的意图类别，这样，先对待识别语句进行简化，基于简化后的待识别语句，获得对应的意图类别，相比于直接将输入的待识别语句进行意图识别，可以降低干扰，提高意图识别准确性，并且进行简化时，结合待识别语句的语义信息，从待识别语句中同时提取实体类别、动作类别和状态类别，得到的简化结果更加可控，解释性更强，并且同时提取还可以更好地获得各目标分类任务之间的关联信息，提高了待识别语句简化的准确性。

附图说明

图1为相关技术中依存句法分析原理示意图；

图2为本申请实施例中意图识别方法的应用架构示意图；

图3为本申请实施例中意图识别方法流程图；

图4为本申请实施例中句子简化模型的网络结构示意图；

图5为本申请实施例中句子简化模型的训练方法流程图；