[发明专利]一种语句意图识别方法和电子设备

权利要求书

1.一种语句意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取拆句模型数据集，根据拆句模型数据集训练得到拆句模型；

获取多标签分类模型数据集，根据多标签分类模型数据集训练得到多标签分类模型；

所述拆句模型获取第一数据，并对所述第一数据中的多个语句表示多个意图的多意图语句进行拆分，获得第二数据；

所述多标签分类模型获取所述第二数据，并对所述第二数据中的单意图语句、单个语句表示多个意图的多意图语句中的一种或两种进行识别，获得所述第一数据的意图。

2.根据权利要求1所述的一种语句意图识别方法，其特征在于，所述获取拆句模型数据集，包括：

对所述单意图语句、所述单个语句表示多个意图的多意图语句和所述多个语句表示多个意图的多意图语句进行标注，所有标注后的语句形成所述拆句模型数据集。

3.根据权利要求2所述的一种语句意图识别方法，其特征在于，所述对述单意图语句、所述单个语句表示多个意图的多意图语句和所述多个语句表示多个意图的多意图语句进行标注，包括：

根据语句中字符的位置，在语句的句首标注B标签，语句的句中标注I标签，语句的句尾标注E标签。

4.根据权利要求3所述的一种语句意图识别方法，其特征在于，所述根据语句中字符的位置，在语句的句首标注B标签，语句的句中标注I标签，语句的句尾标注E标签，通过相似样本训练实现。

5.根据权利要求1所述的一种语句意图识别方法，其特征在于，所述拆句模型数据集包括训练集和验证集，拆句模型训练集用于训练所述拆句模型，拆句模型验证集用于对所述拆句模型进行迭代训练；

所述对所述拆句模型进行迭代训练，包括：

通过训练得到的拆句模型对所述拆句模型验证集进行意图识别，统计所有识别错误语句的数量，计算所有识别错误语句在所述拆句模型验证集中的占比，若占比小于预设阈值，则不迭代训练；否则，在所述拆句模型数据集中加入一定数量的拆句样本，更新所述拆句模型训练集和所述拆句模型验证集，通过更新后的所述拆句模型训练集重新进行拆句模型训练，通过再次训练后的拆句模型对更新后的所述拆句模型验证集进行意图识别，通过不断迭代训练，直到在所述拆句模型对所述拆句模型验证集中的识别错误语句比例小于预设阈值为止，并确认最终训练得到的拆句模型。

6.根据权利要求1所述的一种语句意图识别方法，其特征在于，所述获取多标签分类模型数据集，包括：

设置模板及候选词集合，得到所有所述候选词集合中的候选词在所述模板中的组合，形成所述多标签分类数据集。

7.根据权利要求6所述的一种语句意图识别方法，其特征在于，所述模板包括第一标签和第二标签，每个标签对应一个候选词集合，所述第一标签是表示动作的谓语，所述第二标签是表示所示第一标签对象的宾语。

8.根据权利要求1所述的一种语句意图识别方法，其特征在于，所述多标签分类模型数据集包括所述单意图语句和所述单个语句表示多个意图的多意图语句。

9.根据权利要求8所述的一种语句意图识别方法，其特征在于，所述拆句模型数据集由所述多标签分类模型数据集中语句任意组合形成。