[发明专利]对话意图的分类方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种对话意图的分类方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取目标对话的查询语句和内容语句；通过第一双向长短期记忆编码器对查询语句进行编码，并通过预设的分类算法对编码后的查询语句进行分类，得到对应的第一分类结果；通过第一分类结果对第二双向长短期记忆编码器进行更新，并通过更新后的第二双向长短期记忆编码器对内容语句进行编码；将第一分类结果和编码后的内容语句作为分类算法的输入参数，得到第二分类结果；通过第二分类结果对第一双向长短期记忆编码器进行更新，从而得到更新后的第一双向长短期记忆编码器对应的新的第一分类结果；进行多次迭代计算，将最后的第一分类结果作为查询语句的意图分类结果；从而提高了对查询语句进行意图分类的准确率。

技术领域

本申请涉及到人工智能技术领域，特别是涉及到一种对话意图的分类方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着智能语音技术的发展，智能语音问答系统能够帮助用户在有限轮次中完成具有明确意图的任务，因此，智能语音问答需要能够准确地识别用户意图。

现有技术中的用户意图识别，通常将用户的查询问题作为目标进行聚类。但实际场景中，由于查询语句通常较短，对简单的查询语句进行意图聚类，会导致意图分类准确率较低。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种对话意图的分类方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中对查询语句进行意图分类的准确率较低的技术问题。

为了实现上述发明目的，本申请提出一种对话意图的分类方法，所述方法包括：

获取目标对话，对所述目标对话进行分类，得到查询语句和内容语句；

通过第一双向长短期记忆编码器对所述查询语句进行编码，并通过预设的分类算法对编码后的所述查询语句进行分类，得到对应的第一分类结果；

通过第一分类结果和所述内容语句对第二双向长短期记忆编码器进行更新，并通过更新后的所述第二双向长短期记忆编码器对所述内容语句进行编码；

将所述第一分类结果和编码后的所述内容语句作为所述分类算法的输入，得到第二分类结果；

采用第二分类结果和所述查询语句对所述第一双向长短期记忆编码器进行更新，并通过更新后的所述第一双向长短期记忆编码器对所述查询语句进行编码，将编码后的所述查询数据输入所述分类算法，并将所述分类算法的输出作为新的所述第一分类结果；

采用所述第一分类结果和所述第二分类结果，以及所述查询语句和所述内容语句对所述第一双向长短期记忆编码器和所述第二双向长短期记忆编码器进行迭代更新，直至满足预设的迭代停止条件，并将迭代停止时的所述第一分类结果作为所述查询语句的意图分类结果。

进一步的，所述通过第一分类结果和所述内容语句对所述第二双向长短期记忆编码器进行更新，包括：

在所述查询语句包含的k个意图集群中，分别选取至少一个子集作为支撑集，根据下式计算每个所述支撑集的原型参数：

式中，c_k为所述原型参数，S_k为所述查询语句的数据集，为所述内容语句，为所述第一分类结果，f_φ2为第二双向长短期记忆编码器的算法约束，i为所述第二双向长短期记忆编码器的迭代次数；

将所述查询对话中，除支撑集以外的部分作为查询数据点集合，对于任意一个所述查询数据点集合中的查询数据点，通过下式计算所述查询数据点对于所述支撑集的类分布概率：

式中，p为类分布概率，x为所述查询数据点，d(f_φ2(x)，c_k)为所述原型参数与所述查询数据点之间的距离；