[发明专利]意图识别方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种意图识别方法，其特征在于，包括：

数据获取步骤，用于获取待识别文本；

数据预处理步骤，用于对所述待识别文本进行分词并提取关键词，将分词结果及所述关键词转换为向量表示，得到所述待识别文本的字符向量和关键词向量；

文本编码步骤，用于利用循环神经网络分别对所述字符向量和关键词向量进行编码，得到所述待识别文本的字符编码及关键词编码；

意图识别步骤，用于拼接所述字符编码及关键词编码得到所述待识别文本的句子编码，将所述句子编码经一第一全连接层及一Softmax层进行分类并输出文本分类结果，完成意图识别。

2.根据权利要求1所述的意图识别方法，其特征在于，所述Softmax层的分类损失函数为Focalloss函数。

3.根据权利要求2所述的意图识别方法，其特征在于，所述数据预处理步骤进一步包括：

数据提取步骤，用于对所述待识别文本进行分词，并提取所述待识别文本的关键词，得到文本的字符及关键词；

数据编码步骤，用于将所述字符及关键词利用One-Hot编码进行向量编码并经一第二全连接层转换为三维字符向量和三维关键词向量。

4.根据权利要求1或3所述的意图识别方法，其特征在于，所述循环神经网络为LSTM、GRU、Bi-LSTM及Bi-GRU其一或其任意组合。

5.一种意图识别系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取待识别文本；

数据预处理模块，用于对所述待识别文本进行分词并提取关键词，将分词结果及所述关键词转换为向量表示，得到所述待识别文本的字符向量和关键词向量；

文本编码模块，用于利用循环神经网络分别对所述字符向量和关键词向量进行编码，得到所述待识别文本的字符编码及关键词编码；

意图识别模块，用于拼接所述字符编码及关键词编码得到所述待识别文本的句子编码，将所述句子编码经一第一全连接层及一Softmax层进行分类并输出文本分类结果，完成意图识别。

6.根据权利要求5所述的意图识别系统，其特征在于，所述Softmax层的分类损失函数为Focalloss函数。

7.根据权利要求6所述的意图识别系统，其特征在于，所述数据预处理模块进一步包括：

数据提取模块，用于对所述待识别文本进行分词，并提取所述待识别文本的关键词，得到文本的字符及关键词；

数据编码模块，用于将所述字符及关键词利用One-Hot编码进行向量编码并经一第二全连接层转换为三维字符向量和三维关键词向量。

8.根据权利要求5或7所述的意图识别系统，其特征在于，所述循环神经网络为LSTM、GRU、Bi-LSTM及Bi-GRU其一或其任意组合。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的意图识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的意图识别方法。