[发明专利]多意图识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种多意图识别方法，其特征在于，所述多意图识别方法包括：

当接收到用户输入的查询语句时，识别所述查询语句所属的目标类型；

从预设线程池中确定与所述目标类型对应的闲置线程作为目标线程，并从预设模型库中确定与所述目标类型对应的目标实体识别模型；

基于所述目标实体识别模型，调用所述目标线程识别所述查询语句，得到所述查询语句的查询实体；

当所述查询实体有多个时，识别所述查询语句，得到所述查询语句的多个意图；

检测所述多个意图是否存在依赖性；

当所述多个意图存在依赖性时，确定所述多个意图的优先级，并根据所述优先级及所述多个意图确定所述查询语句的响应语句。

2.如权利要求1所述的多意图识别方法，其特征在于，所述识别所述查询语句所属的目标类型包括：

对所述查询语句进行分词处理，得到所述查询语句的多个分词；

将所述多个分词输入至预先训练好的分类模型中，得到所述目标类型。

3.如权利要求2所述的多意图识别方法，其特征在于，所述基于所述目标实体识别模型，调用所述目标线程识别所述查询语句，得到所述查询语句的查询实体包括：

调用所述目标线程对所述多个分词进行词向量嵌入处理，得到所述多个分词的分词向量；

将所述分词向量输入至预先配置的双向长短期记忆网络进行训练，得到所述双向长短期记忆网络的输出结果；

利用预先训练好的第一层叠条件随机场网络对所述输出结果进行处理，得到所述查询实体。

4.如权利要求3所述的多意图识别方法，其特征在于，所述识别所述查询语句，得到所述查询语句的多个意图包括：

对所述多个分词进行向量化处理，得到输入向量；

将所述输入向量输入至所述双向长短期记忆网络中，得到第一向量；

利用所述第一层叠条件随机场网络对所述第一向量进行处理，得到第二向量；

获取所述查询实体的实体向量，并将所述第二向量及所述实体向量输入至预先训练好的第二层叠条件随机场网络，得到所述多个意图。

5.如权利要求1所述的多意图识别方法，其特征在于，所述从预设线程池中确定与所述目标类型对应的闲置线程作为目标线程包括：

确定与所述目标类型对应的线程标识；

从所述预设线程池中获取带有所述线程标识的所有线程；

从所述所有线程中获取处于闲置状态的线程作为所述目标线程；或者

当所述所有线程都处于非闲置状态时，获取所述所有线程中每个线程的待处理请求，确定每个线程中的所述待处理请求的请求数量，并选取请求数量最小的线程作为所述目标线程。

6.如权利要求1所述的多意图识别方法，其特征在于，所述检测所述多个意图是否存在依赖性包括：

遍历所述多个意图，并从关联库中获取与遍历到的意图相关联的关联意图；

检测所述多个意图是否包含所述关联意图；

当检测到所述多个意图包含所述关联意图时，确定所述遍历到的意图与所述关联意图具有依赖性。

7.如权利要求6所述的多意图识别方法，其特征在于，所述确定所述多个意图的优先级，并根据所述优先级及所述多个意图确定所述查询语句的响应语句包括：

从所述关联库中获取所述多个意图的依赖关系，并根据所述依赖关系确定所述多个意图的优先级；

按照所述优先级从高至低依次获取所述多个意图的意图结果；

融合所述意图结果，得到所述响应语句。