[发明专利]意图识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备

说明书

本申请的实施例提供了一种意图识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该意图识别方法包括：获取用户输入的查询语；根据所述查询语获取所述查询语的词向量特征，并获取与所述查询语相关联的离散型特征；根据所述词向量特征和所述离散型特征生成所述查询语的多通道特征向量；将所述多通道特征向量输入至意图识别模型，得到所述意图识别模型输出的意图信息。本申请实施例的技术方案能够通过多通道特征向量来确保意图识别的准确率。

技术领域

本申请涉及计算机及通信技术领域，具体而言，涉及一种意图识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备。

背景技术

意图识别是指对用户输入的query(查询)检索串进行分析理解，解析出用户的意图从而有助于满足用户搜索需求的过程。意图识别的准确性影响了对query响应的结果，然而相关技术中提出的意图识别方案往往存在意图识别准确率较低的问题。

发明内容

本申请的实施例提供了一种意图识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以提高意图识别的准确率。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种意图识别方法，包括：获取用户输入的查询语；根据所述查询语获取所述查询语的词向量特征，并获取与所述查询语相关联的离散型特征；根据所述词向量特征和所述离散型特征生成所述查询语的多通道特征向量；将所述多通道特征向量输入至意图识别模型，得到所述意图识别模型输出的意图信息。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种意图识别装置，包括：第一获取单元，用于获取用户输入的查询语；第二获取单元，用于根据所述查询语获取所述查询语的词向量特征，并获取与所述查询语相关联的离散型特征；第一生成单元，用于根据所述词向量特征和所述离散型特征生成所述查询语的多通道特征向量；处理单元，用于将所述多通道特征向量输入至意图识别模型，得到所述意图识别模型输出的意图信息。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第二获取单元配置为：获取与所述查询语相关联的历史用户反馈信息；根据所述历史用户反馈信息，统计与所述查询语相关联的各个历史用户反馈信息的分布情况；根据所述各个历史用户反馈信息的分布情况，生成所述离散型特征。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第二获取单元配置为：识别所述查询语的意图是精准意图还是模糊意图；根据所述查询语的意图是精准意图还是模糊意图生成所述查询语的离散型特征。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第二获取单元配置为根据以下因素中的至少一个因素识别所述查询语的意图是精准意图还是模糊意图：所述查询语与预定的意图信息之间的文本相似度、所述查询语与预定的意图信息之间的语义相似度、与所述查询语相关联的历史用户反馈信息的分布情况。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第二获取单元配置为：对所述查询语进行分词处理得到至少一个目标词语；对所述至少一个目标词语进行重要性分析，得到各个所述目标词语的重要性得分；根据各个所述目标词语的重要性得分生成所述查询语的离散型特征。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第二获取单元配置为通过以下因素中的至少一个因素对各个所述目标词语进行重要性分析：各个目标词语的词性分析结果、各个目标词语与所述查询语中的其它目标词语之间的依存句法分析结果、各个目标词语的紧密度分析结果、各个目标词语逆向文件频率、各个目标词语是否是设定的实体词、各个目标词语是否是停用词。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第二获取单元配置为：将所述查询语输入至预训练的词向量抽取模型，以获取所述词向量抽取模型输出的词向量特征。