[发明专利]意图识别模型训练方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 201911368294.2 | 申请日： | 2019-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN111143561B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 张红阳;韩磊;孙叔琦;孙珂;李婷婷 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36;G06F40/30;G06F40/295;G06N3/044;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 戎郑华 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提出一种意图识别模型训练方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域。其中，该方法包括：确定训练样本集中各意图对应的槽位特征；根据每个样本与各意图对应的槽位特征的匹配度，确定每个样本的第一意图向量；利用第一预设的编码器，对每个样本对应的分词向量、词性向量及实体向量进行编码处理，确定每个样本对应的第二意图向量；利用预设的解码器，对每个样本对应的第一意图向量及第二意图向量进行解码处理，确定每个样本对应的预测意图；根据每个样本对应的预测意图与标注意图的差异，对第一预设的编码器及预设的解码器进行更新。由此，通过这种意图识别模型训练方法，提升了深度神经网络模型在小规模训练样本下的意图识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 意图 识别 模型 训练 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
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