[发明专利]语句意图识别方法及终端设备

说明书

本申请提供了语句意图识别方法及终端设备，适用于人工智能技术领域，该方法包括：获取待处理语句，并对待处理语句进行意图预测，得到至少一个预测意图；再获取各个预测意图关联的样本语句，并根据样本语句对待处理语句进行语句重组，得到重组后的待处理语句；最后对重组后的待处理语句进行意图识别，得到对待处理语句的意图识别结果。本申请实施例可以实现对原语句的自适应改写，使得原语句变成可处理识别的语句再进行意图识别。进而实现对不同表达方式语句的兼容处理，因此可以提高自然语言处理领域中对语句意图识别的能力。

技术领域

本申请属于人工智能技术领域，尤其涉及语句意图识别方法及终端设备。

背景技术

在自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)领域中，对用户语句的意图识别是一项重要技术。例如在人机对话系统中，准确的识别语句意图，才能保障后续对用户操作的准确响应，从而提高人机交互的效率。

在进行语句的意图识别时，会将语音语句转成文本语句后输入至意图识别模型中进行处理，由意图识别模型输出对应的意图识别结果。例如是询问天气还是播放音乐等。但实际应用中，由于语句的不确定性，以及不同意图识别模型的识别能力存在差异等原因。经常会出现对语句意图识别失败的情况。

综上，现有技术中亟需一种可以对语句意图准确识别的方法。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了语句意图识别方法及终端设备，可以解决现有技术中对语句意图识别能力较弱的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种语句意图识别方法，包括：

获取待处理语句，并对待处理语句进行意图预测，得到至少一个预测意图；再获取各个预测意图关联的样本语句，并根据样本语句对待处理语句进行语句重组，得到重组后的待处理语句；最后对重组后的待处理语句进行意图识别，得到对待处理语句的意图识别结果。

由于实际生活中，用户对语句可能的表达方式极多，若以穷举法列出可能的表达方式并根据列出的表达方式一一对原语句进行改写。一方面可操作性过低，另一方面，改写的工作量极大，进而导致整个意图识别的耗时长效率极低，无法满足实际应用的需求。因此，基于筛选出的样本语句对原语句进行改写，相比穷举改写，可以在保障对原语句改写有效性的同时，极大地缩短改写耗时提高改写效率。另外一方面，由于筛选出这些样本语句均为待处理语句预测意图下的样本语句，因此这些样本语句在意图上均与待处理语句存在一定的关联性。再二方面，样本语句是可以预先设置的可意图识别语句，因此具有较大的参考价值。基于样本语句对待处理语句进行重组，可实现对待处理语句的自适应改写，使得待处理语句变成可处理识别的语句再进行意图识别。最后对重组后的待处理语句进行意图识别，进而实现对不同表达方式语句的兼容处理，因此本申请实施例可以提高自然语言处理领域中对语句意图识别的能力。

在第一方面的第一种可能的实现方式中，对待处理语句进行重组，以及对重组后的待处理语句的意图识别的操作，包括：

从样本语句中不重复地选取出一条语句作为目标语句；

基于目标语句对待处理语句进行语句重组，得到重组后的待处理语句；

对重组后的待处理语句进行意图识别；

若意图识别成功，则得到对待处理语句的意图识别结果；

若意图识别失败，则返回执行从样本语句中不重复地选取出一条语句作为目标语句的操作，直至对重组后的待处理语句意图识别成功。