[发明专利]一种语义意图识别方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910509538.8 | 申请日： | 2019-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN110334344A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 王星星 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F16/33;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;贾允 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种语义意图识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取文本信息；将所述文本信息输入意图识别模型进行意图识别处理，得到所述文本信息的意图信息；获取所述文本信息中与所述意图信息匹配的关键词信息；基于所述匹配的关键词信息确定与所述意图信息相匹配的语义信息。其中，所述意图识别模型包括：特征输入转换层、两层的多线性特征学习层、卷积层和输出层，多线性特征学习层的学习权重数据为一维线性权重向量。利用本申请实施例提供的技术方案可以大大降低模型学习过程中的计算复杂度，同时可以学习到多维度的文本特征信息，保证模型对意图的识别准确率，且结合意图来进行语义的分析，可以更好的提高语义理解的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 文本信息 意图识别 语义 意图信息 匹配 关键词信息 存储介质 线性特征 准确率 学习 文本特征信息 计算复杂度 模型学习 权重数据 权重向量 输入意图 特征输入 一维线性 语义理解 语义信息 多维度 输出层 转换层 卷积 两层 申请 分析 保证 | ||
【主权项】：
1.一种语义意图识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取文本信息；将所述文本信息输入意图识别模型进行意图识别处理，得到所述文本信息的意图信息；获取所述文本信息中与所述意图信息匹配的关键词信息；基于所述匹配的关键词信息确定与所述意图信息相匹配的语义信息；其中，所述意图识别模型包括：特征输入转换层、两层的多线性特征学习层、卷积层和输出层，所述多线性特征学习层的学习权重数据为一维线性权重向量。
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