[发明专利]一种基于深度学习的意图识别方法有效
| 申请号： | 201810945991.9 | 申请日： | 2018-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN109241255B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 何婷婷;潘敏;汤丽;王逾凡;孙博 | 申请（专利权）人： | 华中师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430079 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： |
一种基于深度学习的对话系统意图识别方法，从对话语料中通过词频权重抽取关键词作为意图识别的规则，将预进行意图识别的对话D用规则进行匹配得到意图分类结果P |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 意图 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的对话系统意图识别方法，其特征在于：首先，从对话语料中通过词频权重抽取关键词作为意图识别的规则，将预进行意图识别的对话D用规则进行匹配得到意图分类结果PA；用对话语料训练深度学习模型CNN‑BLSTM，所述深度学习模型CNN‑BLSTM融合了卷积神经网络CNN与双向长短期记忆网络BLSTM，然后用训练后的深度学习模型CNN‑BLSTM，识别对话D，得到意图分类结果PB；最后，通过将意图分类结果PA和意图分类结果PB进行线性融合，得到对话D最终的意图。
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