申请/专利权人：北京淇瑀信息科技有限公司

申请日：2019-12-20

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN111177186B

主分类号：G06F16/245

分类号：G06F16/245;G06F40/35;G06F40/279

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2020.06.12#实质审查的生效;2020.05.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于问题检索的单句意图识别方法、装置、系统和存储介质，采用问题检索的方式确定用户的意图，方法包括:预先设置标准问句集，所述标准问题集中设置标准问句以及与所述标准问句对应的意图标签；获取智能语音机器人与用户对话中的问句；将所述问句输入问题匹配模型，与所述标准问题集中的标准问句进行匹配，根据匹配的标准问句输出意图标签。采用该技术方案，通过问题匹配模型对用户的语句在标准问句集中进行匹配，根据匹配结果确定用户的意图。当待匹配的意图标签比较接近时，识别准确率更好，给用户的体验更好。

主权项：1.一种基于问题检索的单句意图识别方法，其特征在于，包括：预先设置标准问句集，所述标准问句集中设置标准问句以及与所述标准问句对应的意图标签、与标准问句内容近似的问句；将每次智能语音机器人与用户的对话都会以log日志的形式进行保存作为历史对话记录；从智能语音机器人与用户对话的历史对话记录中获取问句集；对历史对话记录中的用户的语句经过分词处理后，输入有监督学习方式训练的问句判断模型以输出对所述语句是否问句的判断结果，将判断是问句的所述语句汇总入问句集并获取所述问句集；对所述问句集进行聚类分析；将问句集中的问句转为文本，对所述文本进行分词并将所述分词转化为向量，采用基于深度学习的模型对所述向量进行聚类分析而形成多个主题，同一个主题下有含义近似的不同问句，对主题中的问句进行标准化处理，选取使用频率最高的问句作为该主题的标准问句，为主题设置意图标签以完成标准问句集的预先设置；获取智能语音机器人与用户对话中的问句，对用户的语句进行分词处理，将分词后的语句进行特征抽取并输入问句判断模型，判断是否为问句，若是，则将所述语句作为问句输入问题匹配模型，若否，则结束；将所述问句输入问题匹配模型，与所述标准问句集中的标准问句进行匹配，根据匹配的标准问句输出意图标签；其中，所述问题匹配模型包括编码层和匹配层，所述编码层采用双向长短时期记忆网络模型，其输入接口为多个，其中一个用于输入用户的问句，其他的接口用于输入所述标准问句集中的标准问句，所述编码层用于将输入的用户的问句和输入的标准问句集中的问句分别转化为对应的句向量，并输出每个问句对应的句向量，所述匹配层采用余弦算法对用户的问句的句向量与标准问句的句向量之间的匹配程度进行匹配计算并输出匹配程度最高的标准问句对应的意图标签。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京淇瑀信息科技有限公司 基于问题检索的单句意图识别方法、装置和系统

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