[发明专利]一种对话意图的识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种对话意图的识别方法、装置、电子设备及存储装置，涉及人工智能、深度学习等机器学习技术领域。该方案为：获取待预测意图类别的样本句子和多个已标注意图类别的支撑句子；将样本句子和支撑句子输入至预先训练好的意图识别模型中，意图识别模型根据样本句子和支撑句子生成样本句子对应的样本句子向量和支撑句子对应的类别向量，计算样本句子向量和类别向量之间的匹配度，根据多个匹配度得到样本句子的预测意图类别。本申请结合小样本学习技术，降低了意图识别模型对支撑句子规模的依赖程度，避免了基于少量支撑句子进行识别时导致的过拟合现象，确保了对话意图识别结果的准确率，提高了对话意图的识别过程中的可靠性。

技术领域

本申请的实施例总体上涉及数据处理技术领域，并且更具体地涉及人工智能、深度学习等机器学习技术领域。

背景技术

近年来，随着对话领域相关技术的兴起，对话意图的识别也逐渐成为了重要的研究方向之一。在对话意图的识别过程中，通常依赖标注数据作为对话意图识别的基础。

然而，现有技术中的对话意图的识别方法，特别是在真实的对话场景的冷启动阶段中，由于标注数据规模极小，势必会因极易产生过拟合(Overfitting)现象导致对话意图的识别结果准确率极低。因此，如何提高对话意图的识别结果的准确率，已成为了重要的研究方向之一。

发明内容

本申请提供了一种对话意图的识别方法、装置、电子设备及存储介质。

根据第一方面，提供了一种对话意图的识别方法，包括：

获取待预测意图类别的样本句子和多个已标注意图类别的支撑句子；

将所述样本句子和所述支撑句子输入至预先训练好的意图识别模型中，所述意图识别模型根据所述样本句子和所述支撑句子生成所述样本句子对应的样本句子向量和所述支撑句子对应的类别向量，计算所述样本句子向量和所述类别向量之间的匹配度，根据多个所述匹配度得到所述样本句子的预测意图类别。

根据第二方面，提供了一种对话意图的识别装置，包括：

获取模块，用于获取待预测意图类别的样本句子和多个已标注意图类别的支撑句子；

生成模块，用于将所述样本句子和所述支撑句子输入至预先训练好的意图识别模型中，所述意图识别模型根据所述样本句子和所述支撑句子生成所述样本句子对应的样本句子向量和所述支撑句子对应的类别向量，计算所述样本句子向量和所述类别向量之间的匹配度，根据多个所述匹配度得到所述样本句子的预测意图类别。

根据第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请第一方面所述的对话意图的识别方法。

根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请第一方面所述的对话意图的识别方法。

根据第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请第一方面所述的对话意图的识别方法的步骤。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是根据本申请第一实施例的示意图；

图2是一种支撑句子分为多个不同类别的示意图；

图3是根据本申请第二实施例的示意图；