[发明专利]意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种意图识别方法、装置、设备及存储介质。该意图识别方法包括获取意图识别模型根据预设滑动窗口，从对话场景中提取目标对话集；其中，目标对话集包括目标对话以及在目标对话前，且在预设滑动窗口内的历史对话；采用第一transformer网络对目标对话进行特征提取，得到目标对话对应的目标语义特征；获取目标对话集对应的目标语义特征集；采用第二transformer网络对目标语义特征集进行特征提取，得到上下文语义特征；采用融合特征层对目标语义特征以及上下文语义特征进行特征融合，得到待分类特征；采用分类器对待分类特征进行意图分类，得到意图识别结果。该方法可有效提高意图识别的准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)中，文本分类技术作为其中的一种基础技术被广泛应用，例如搜索引擎中通过文本分类技术识别别用户想要检索哪个主题的信息，比如游戏类、影视类等，可减少不必要的召回；在智能问答或者智能助手中通过文本分类技术识别用户意图，例如在旅游场景中识别用户是需要订酒店、订车票或是改行程等；

但目前在智能问答或者智能助手的类似对话场景中，在判断用户的意图时，一般只考虑当前轮对话，而未结合上下文进行综合考虑，导致用户意图识别不准确的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有的意图识别不准确的问题。

一种意图识别方法，包括：

获取意图识别模型；其中，所述意图识别模型包括第一transformer网络、第二transformer网络、分别连接所述第一transformer网络和所述第二transformer网络的融合特征层以及连接所述融合特征层的分类器；

根据预设滑动窗口，从对话场景中提取目标对话集；其中，所述目标对话集包括所述目标对话以及在所述目标对话前，且在所述预设滑动窗口内的历史对话；

采用所述第一transformer网络对所述目标对话进行特征提取，得到所述目标对话对应的目标语义特征；

获取所述目标对话集对应的目标语义特征集；其中，所述目标语义特征集包括历史对话对应的历史语义特征以及所述目标语义特征；

采用所述第二transformer网络对所述目标语义特征集进行特征提取，得到上下文语义特征；

采用所述融合特征层对所述目标语义特征以及所述上下文语义特征进行特征融合，得到待分类特征；

采用所述分类器对所述待分类特征进行意图分类，得到意图识别结果。

一种意图识别装置，包括：

模型获取模块，用于获取意图识别模型；其中，所述意图识别模型包括第一transformer网络、第二transformer网络、分别连接所述第一transformer网络和所述第二transformer网络的融合特征层以及连接所述融合特征层的分类器；

目标对话集提取模块，用于根据预设滑动窗口，从对话场景中提取目标对话集；其中，所述目标对话集包括所述目标对话以及在所述目标对话前，且在所述预设滑动窗口内的历史对话；

第一特征提取模块，用于采用所述第一transformer网络对所述目标对话进行特征提取，得到所述目标对话对应的目标语义特征；

目标语义特征集获取模块，用于获取所述目标对话集对应的目标语义特征集；其中，所述目标语义特征集包括历史对话对应的历史语义特征以及所述目标语义特征；