[发明专利]一种意图识别模型生成方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种意图识别模型生成方法，其特征在于，包括：

获取样本语句和与所述样本语句对应的样本意图；

确定所述样本语句的词特征序列以及词共现关系；

基于所述词共现关系、所述词特征序列以及所述样本意图训练得到意图识别模型。

2.根据权利要求1所述的意图识别模型生成方法，其特征在于，所述确定所述样本语句的词特征序列以及词共现关系，包括：

对所述样本语句执行分词操作得到词序列；

基于所述词序列生成所述词特征序列以及所述词共现关系。

3.根据权利要求2所述的意图识别模型生成方法，其特征在于，基于所述词序列生成所述词共现关系，包括：

基于滑动窗口算法获取所述词序列在各窗口滑动时刻下，同时处于窗口内的目标词元素；

建立各所述窗口滑动时刻下相应目标词元素之间的所述词共现关系。

4.根据权利要求2所述的意图识别模型生成方法，其特征在于，基于所述词序列生成所述词特征序列，包括：

基于语言模型对所述词序列中的词元素执行特征提取得到所述词特征序列。

5.根据权利要求1所述的意图识别模型生成方法，其特征在于，所述获取样本语句和与所述样本语句对应的样本意图，包括：

提取所述样本语句集合中的各所述样本语句；

对所述各所述样本语句执行分词操作得到相应的词序列；

基于各所述样本语句生成的词序列生成相应的待聚类词特征序列；

将相似度达到预设阈值的所述待聚类词特征序列划分至相同的聚类集合；

将对应相同所述聚类集合的所述样本语句标注相同的所述样本意图。

6.根据权利要求5所述的意图识别模型生成方法，其特征在于，在所述将相似度达到预设阈值的所述待聚类词特征序列划分至相同的聚类集合之前，所述方法还包括：

统计所述待聚类词特征序列的特征累加和；

所述将相似度达到预设阈值的所述待聚类词特征序列划分至相同的聚类集合，包括：

将所述特征累加和的相似度达到预设阈值的所述待聚类词特征序列划分至相同的所述聚类集合。

7.根据权利要求1至6任意一项所述的意图识别模型生成方法，其特征在于，所述基于所述词共现关系、所述词特征序列以及所述样本意图训练得到意图识别模型，包括：

基于所述词共现关系对应的邻接矩阵、所述词特征序列以及所述样本意图对门控图神经网络模型进行训练，得到所述意图识别模型。

8.一种语句意图识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别语句；

通过意图识别模型对所述待识别语句进行意图识别操作，得到意图识别结果；其中，所述意图识别模型基于样本语句的词共现关系、词特征序列以及与所述样本语句对应的样本意图训练生成。

9.根据权利要求8所述的语句意图识别方法，其特征在于，所述意图识别模型基于样本语句的词共现关系、词特征序列以及与所述样本语句对应的样本意图训练生成，包括：

所述意图识别模型基于所述样本语句的词共现关系转化得到的邻接矩阵、所述样本语句的词特征序列以及与所述样本语句对应的所述样本意图，对门控图神经网络模型进行训练生成。

10.根据权利要求8或9所述的语句意图识别方法，其特征在于，所述词共现关系基于滑动窗口算法对词序列进行提取生成；其中，所述词序列通过对所述样本语句执行分词操作得到。

11.根据权利要求8或9所述的语句意图识别方法，其特征在于，所述词特征序列基于语言模型对词序列进行转化生成；其中，所述词序列通过对所述样本语句执行分词操作得到。