[发明专利]基于分类的单句意图识别方法、装置和系统在审
| 申请号： | 201911329818.7 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111191030A | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 刘宗全;苏绥绥;常富洋 | 申请（专利权）人： | 北京淇瑀信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06F16/332;G06F40/211;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清诚知识产权代理有限公司 11691 | 代理人： | 何怀燕 |
| 地址： | 100012 北京市朝阳*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 分类 单句 意图 识别 方法 装置 系统 | ||
1.一种基于分类的单句意图识别方法，其特征在于，方法包括:
预先设置单句意图标签表；
识别智能语音机器人与客户的对话，将用户当前语句转化为文本；
将转化后的文本输入单句意图识别模型，所述单句意图识别模型输出判断的意图标签。
2.如权利要求1所述的单句意图识别方法，其特征在于，所述单句意图标签表为多个，不同的意图标签表对应不同的对话主题。
3.如权利要求1-2所述的单句意图识别方法，其特征在于，所述单句意图标签表中存储有序号、意图标签以及与意图标签对应的解释。
4.如权利要求1-3所述的单句意图识别方法，其特征在于，智能语音机器人与客户对话前会选取对话的主题，并根据所述主题选取对应的单句意图标签表。
5.如权利要求1-4所述的单句意图识别方法，其特征在于，将转化后的文本输入单句意图识别模型具体包括：
对转化后的文本进行分词处理，将分词文本转化为词向量；
将所述词向量输入单句意图识别模型。
6.如权利要求1-5所述的单句意图识别方法，其特征在于，将分词文本转化为词向量采用word2vec模型。
7.如权利要求1-6所述的单句意图识别方法，其特征在于，所述单句意图识别模型采用基于深度学习的TextCNN模型。
8.一种基于分类的单句意图识别装置，其特征在于，装置包括:
意图标签设置模块，用于预先设置单句意图标签表；
语句转换模块，用于识别智能语音机器人与客户的对话，将用户当前语句转化为文本；
意图标签判断模块，用于将转化后的文本输入单句意图识别模型，所述单句意图识别模型输出判断的意图标签。
9.一种基于分类的单句意图识别系统，其特征在于，包括：
存储单元，用于存储计算机可执行程序；
处理单元，用于读取所述存储单元中的计算机可执行程序，以执行权利要求1至7中任一项所述的基于分类的单句意图识别方法。
10.一种计算机可读介质，用于存储计算机可读程序，其特征在于，所述计算机可读程序用于执行权利要求1至7中任一项所述的基于分类的单句意图识别方法。
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