[发明专利]基于分类的单句意图识别方法、装置和系统

说明书

本发明公开了一种基于分类的单句意图识别方法、装置、系统和存储介质，通过单句意图识别模型对用户的语句进行分类，确定用户的意图，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。采用该技术方案，通过单句意图识别模型对用户的语句进行分类，根据分类结果确定用户的意图，识别准确率更好，给用户的体验更好。

技术领域

本发明涉及智能识别技术领域，具体而言，涉及一种基于分类的单句意图识别方法、装置和系统。

背景技术

客户服务中心是企业与用户沟通的主要桥梁，提升用户满意度的主要渠道。以前客户服务中心主要以人工客服为主，由专业的客服人员为用户进行服务。随着计算机信息处理技术的发展，越来越多的客户服务中心开始采用智能语音机器人进行回访、电话问卷调查等服务。

目前智能语音机器人与用户进行交流主要依据话术进行，对单句意图识别有较高的要求，需要识别出用户语句的意图，目前常用的算法有逻辑回归、支持向量机、决策树等。但由于语句的前后文本之间有一定联系，目前常用的算法有较大的局限性，存在对用户意图识别准确率不高的问题，导致用户投诉增多的问题。

发明内容

本发明旨在解决现有客户服务中心的语音机器人对用户意图识别率不高，对用户的意图判断错误，导致用户的投诉增多的问题。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面提出一种基于分类的单句意图识别方法，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。

根据本发明的一种优选实施方式，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。

根据本发明的一种优选实施方式，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。

根据本发明的一种优选实施方式，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。

根据本发明的一种优选实施方式，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。

根据本发明的一种优选实施方式，将分词文本转化为词向量采用word2vec模型。

根据本发明的一种优选实施方式，所述单句意图识别模型采用基于深度学习的TextCNN模型。

根据本发明的一种优选实施方式，所述单句意图识别模型输出判断的意图标签具体包括：

所述TextCNN模型包括卷积层、池化层以及输出层；

将所述词向量输入所述卷积层，所述卷积层对所述词向量进行卷积处理得到单句意图矩阵；

将所述单句意图矩阵输入池化层进行池化计算，对单句意图矩阵进行降维处理，得到单句意图句向量；

将所述单句意图句向量输入输出层，通过softmax函数计算输出意图标签。

本发明的第二方面提出一种基于分类的单句意图识别装置，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；