[发明专利]一种多任务意图分类方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种多任务意图分类方法，其特征在于，包括：

获取文本信息，将文本信息转换为词向量；

将词向量转换为第一隐藏状态向量；

利用第一隐藏状态向量分别执行意图分类任务和命名实体识别任务，得到意图分类结果和实体识别结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将文本信息转换为词向量，包括：

从文本信息中提取词信息；

将词信息进行向量转换，生成词向量。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将词向量转换为第一隐藏状态向量，包括：

将词向量输入至第一双向LSTM神经网络，输出得到第一隐藏状态向量。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用第一隐藏状态向量分别执行意图分类任务和命名实体识别任务，得到意图分类结果和实体识别结果，包括：

将第一隐藏状态向量输入至意图分类任务，执行意图分类任务得到意图分类结果；

将第一隐藏状态向量输入至命名实体识别任务，执行命名实体识别任务得到实体识别结果。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将第一隐藏状态向量输入至意图分类任务，执行意图分类任务得到意图分类结果，包括：

将第一隐藏状态向量输入至第二双向LSTM神经网络，输出得到对话意图；

将对话意图输入至softmax分类层，输出得到意图分类结果。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一隐藏状态向量输入至命名实体识别任务，执行命名实体识别任务得到实体识别结果，包括：

将第一隐藏状态向量输入至单向LSTM神经网络，输出得到第二隐藏状态向量；

将第二隐藏状态向量输入至条件随机场CRF，输出得到实体识别结果。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将词向量转换为第一隐藏状态向量之后，还包括：

对第一隐藏状态向量进行正则化，得到正则化结果。

8.一种多任务意图分类装置，其特征在于，包括：

第一转换模块，用于获取文本信息，将文本信息转换为词向量；

第二转换模块，用于将词向量转换为第一隐藏状态向量；

执行模块，用于利用第一隐藏状态向量分别执行意图分类任务和命名实体识别任务，得到意图分类结果和实体识别结果。

9.一种多任务意图分类设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的多任务意图分类方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的多任务意图分类方法的步骤。