[发明专利]意图识别模型的训练方法、应答处理方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种意图识别模型的训练方法、应答处理方法及相关装置。所述训练方法包括：获取文本集合及其中各用户对话文本对应的意图标签，文本集合包括多种意图标签分别对应的子集，每个子集中包括至少一个用户对话文本，意图标签用于表示对应的用户对话文本的对话意图；对目标用户对话文本进行数据增强处理，得到目标用户对话文本对应的增强对话文本，数据增强处理用于基于目标用户对话文本的对话意图对应的多种表达方式，对目标用户对话文本进行扩充，得到与目标用户对话文本的对话意图相同但表达方式不同的增强对话文本；基于文本集合中的每个用户对话文本、每个用户对话文本对应的增强对话文本及意图标签，对意图识别模型进行迭代训练。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种意图识别模型的训练方法、应答处理方法及相关装置。

背景技术

利用人工智能技术进行意图识别，已广泛应用于反欺诈业务、智能客服等各种应用场景。

相关技术中，通常采用具有意图标签的样本数据训练具有意图识别功能的意图识别模型，进而将意图识别模型投入使用，实现各类应用场景下的意图识别。但是，这种方式对意图标签的样本数据的依赖性较强，若这类样本数据的数量较少，将导致训练出的意图识别模型的识别效果不佳，这样，得到的意图识别准确度较低。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种意图识别模型的训练方法、应答处理方法及相关装置，用于解决相关技术中的意图识别模型的训练方法训练出的意图识别模型的识别效果不佳的问题。

为了实现上述目的，本申请实施例采用下述技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种意图识别模型的训练方法，包括：

获取文本集合和所述文本集合中各用户对话文本对应的意图标签，所述文本集合包括多种意图标签分别对应的子集，每个所述子集中包括至少一个用户对话文本，所述意图标签用于表示对应的用户对话文本的对话意图；

对目标用户对话文本进行数据增强处理，得到所述目标用户对话文本对应的增强对话文本，其中，所述数据增强处理用于基于所述目标用户对话文本的对话意图对应的多种表达方式，对所述目标用户对话文本进行扩充，得到与所述目标用户对话文本的对话意图相同但表达方式不同的增强对话文本；

基于所述文本集合中的每个用户对话文本、所述每个用户对话文本对应的增强对话文本及意图标签，对意图识别模型进行迭代训练。

可以看出，本申请实施例中，通过对文本集合中的用户对话文本进行数据增强处理，得到用户对话文本对应的增强对话文本，由于对用户对话文本的数据增强处理是基于用户对话文本的对话意图对应的多种表达方式，对用户对话文本进行扩充，不仅使得到的增强对话文本相较于原始的用户对话文本，包含了更多的意图相关特征，还使得用户对话文本对应的增强对话文本能够以不同于用户对话文本的表达方式，表达用户对话文本的对话意图；然后利用文本集合中的每个用户对话文本、每个用户对话文本对应的增强对话文本及意图标签，对意图识别模型进行迭代训练，不仅增加了用于训练意图识别模型的语料数量，还使得用于训练意图识别模型的语料更丰富、更全面，且能够覆盖每种对话意图对应的多种不同表达方式，进而使得意图识别模型能够充分学习每种对话意图对应的多种不同表达方式，有利于提高对意图识别模型的训练效果，提升意图识别模型的识别效果，从而为应用过程中获得准确、可靠的意图识别结果提供有力的数据支撑。

第二方面，本申请实施例提供一种应答处理方法，包括：

获取待识别的用户对话文本；

基于意图识别模型对所述待识别的用户对话文本进行意图识别，得到目标对话意图，所述意图识别模型为基于第一方面所述的意图识别模型的训练方法训练得到；

至少基于所述目标对话意图，确定所述待识别的用户对话文本对应的目标应答文本。