申请/专利权人：云知声智能科技股份有限公司;厦门云知芯智能科技有限公司

申请日：2020-09-28

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN112183062B

主分类号：G06F40/211

分类号：G06F40/211;G06F40/30;G06F40/126;G06F16/35;G06F18/241;G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/09

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2021.01.22#实质审查的生效;2021.01.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于交替解码的口语理解方法、电子设备和存储介质，本发明提出将词级别的意图识别和词级别的槽填充进行交替解码，并且使用句子级别的意图识别结果初始化整个解码状态，通过如此方式可以从全局和局部两个角度实现意图识别和槽位填充相互贡献，从而提升口语理解任务的效果。

主权项：1.一种基于交替解码的口语理解方法，其特征在于，包括：S100，基于输入序列得到预训练语言模型BERT的语义向量序列，以所述输入序列的第一个标记为分类标记；S200，根据所述分类标记得到对应的最终隐藏状态，基于所述最终隐藏状态使用全连接神经网络和Softmax函数进行句子级别意图识别，得到句子级别全局意图信息；S300，基于所述语义向量序列和所述句子级别全局意图信息进行词级别意图识别和槽位填充交替解码；其中，所述交替解码包括：基于所述语义向量序列和所述句子级别全局意图信息得到对应的解码器隐藏状态，对所述解码器隐藏状态解码得到输出序列，所述输出序列长度为2n，基于所述输出序列得到词级别意图识别序列和词级别槽位填充序列，其中，所述解码器为单向的LSTM；S310，当解码到第i步，且i为奇数时，在预测第[i2]+1个词的意图时，基于所述语义向量序列，解析前一个词的意图和前一个词对应的槽位信息，其中，i∈[0,2n]；S320，当解码到第i步，且i为偶数时，在预测第[i2]词的槽位时，解析当前词的意图信息和前一个词的槽位信息，其中，i∈[0,2n]；S330，词级别交替解码的损失函数计算：使用负对数似然作为损失函数，来优化模型参数；S400，基于所述交替解码的结果获取意图识别和槽位填充的结果。

全文数据：

权利要求：

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