[发明专利]意图识别模型的训练方法、意图识别方法、装置及设备

说明书

本申请公开了一种意图识别模型的训练方法、意图识别方法、装置及设备，属于人工智能技术领域。方法包括：获取多个第一文本数据；提取各个第一文本数据的语义特征；基于各个第一文本数据的语义特征，从多个第一文本数据中筛选出符合数据条件的多个第二文本数据；获取各个第二文本数据的意图类别标注结果；根据各个第二文本数据的意图类别标注结果获取意图识别模型。本申请减少需要标注的文本数据量，减少时间消耗，在根据各个第二文本数据的意图类别标注结果获取意图识别模型时，提高了意图识别模型的训练速度，提高意图识别效率。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能技术领域，特别涉及一种意图识别模型的训练方法、意图识别方法、装置及设备。

背景技术

随着人工智能技术的进步，以人机对话为核心功能的产品，如智能音箱、智能客服等，逐渐步入大众的视野。针对人机对话为核心功能的产品，通常需要先将用户的语音信息转化为文本数据，再根据训练好的意图识别模型对文本数据进行意图分类，得到文本数据的意图类别。

相关技术中，先收集大量的文本数据，再人工标注各个文本数据的意图类别，基于标注后的各个文本数据对初始分类模型进行训练，得到训练好的意图识别模型。由于训练意图识别模型时需要人工标注大量的文本数据，耗费大量时间，影响意图识别模型的训练速度，降低了意图识别效率。

发明内容

本申请实施例提供了一种意图识别模型的训练方法、意图识别方法、装置及设备，可用于解决相关技术中的问题。所述技术方案如下：

一方面，本申请实施例提供了一种意图识别模型的训练方法，所述方法包括：

获取多个第一文本数据；

提取各个第一文本数据的语义特征；

基于所述各个第一文本数据的语义特征，从所述多个第一文本数据中筛选出符合数据条件的多个第二文本数据；

获取各个第二文本数据的意图类别标注结果；

根据所述各个第二文本数据的意图类别标注结果获取意图识别模型。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述各个第一文本数据的语义特征，从所述多个第一文本数据中筛选出符合数据条件的多个第二文本数据，包括：

响应于所述符合数据条件的多个第二文本数据包含多个意图类别的文本数据，且各个意图类别的文本数据的数量相同，则基于所述各个第一文本数据的语义特征，对所述多个第一文本数据进行聚类处理，得到至少一个意图类别；

从各个意图类别对应的第一文本数据中分别筛选出目标数量个第二文本数据。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述各个第一文本数据的语义特征，从所述多个第一文本数据中筛选出符合数据条件的多个第二文本数据，包括：

响应于所述符合数据条件的多个第二文本数据为第一意图类别的文本数据，则基于所述各个第一文本数据的语义特征，对所述多个第一文本数据进行聚类处理，得到至少一个意图类别，所述至少一个意图类别包含所述第一意图类别，所述第一意图类别为各个意图类别中包含第三文本数据的数量最少的意图类别，所述第三文本数据已标注有意图类别标注结果且用于训练所述意图识别模型；

从所述第一意图类别对应的各个第一文本数据中筛选出所述多个第二文本数据。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述各个第一文本数据的语义特征，从所述多个第一文本数据中筛选出符合数据条件的多个第二文本数据，包括：

基于所述各个第一文本数据的语义特征，对所述各个第一文本数据进行分类处理，得到所述各个第一文本数据各自对应的各个意图类别的概率；

根据所述各个第一文本数据各自对应的各个意图类别的概率，从所述多个第一文本数据中筛选出符合数据条件的所述多个第二文本数据。