[发明专利]意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收用户输入的对话文本；

将所述对话文本转化为统一格式的词向量矩阵，使用预设数量的注意力模型对所述对话文本的词向量矩阵进行处理，得到预设数量的不同维度的特征，将所述预设数量的不同维度的特征作为所述对话文本的文本特征；

将所述对话文本的文本特征输入预先训练好的意图识别模型中；其中，所述意图识别模型包括多层感知器及CRF层；

在所述意图识别模型中，按照所述对话文本的上下文顺序从所述所有文本特征中提取出第一个文本特征，将所述第一个文本特征输入多层感知器，预测所述第一个文本特征的第一意图得分，将所述第一个文本特征及第一意图得分输入所述CRF层，确定所述第一个文本特征的第一级意图关系；

按照所述对话文本的上下文顺序从所述所有文本特征中提取出第二个文本特征，将所述第一个文本特征与第二个文本特征进行连接后得到第一连接文本特征，将所述第一连接文本特征输入所述多层感知器，预测所述第一连接文本特征的第二意图得分，将所述第一连接文本特征及第二意图得分输入所述CRF层，确定所述第一连接文本特征的第二级意图关系；

按照所述对话文本的上下文顺序从所述所有文本特征中提取出第三个文本特征，将所述第一个文本特征、第二个文本特征及第三个文本特征进行连接后得到第二连接文本特征，将所述第二连接文本特征输入所述多层感知器，预测所述第二连接文本特征的第三意图得分，将所述第二连接文本特征及第三意图得分输入所述CRF层，确定所述第二连接文本特征的第三级意图关系，以此类推，直至得到最后一个连接文本特征对应的最后一级意图关系为止；

基于所有意图关系生成所述对话文本的意图识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所有意图关系生成所述对话文本的意图识别结果，包括：

预测所述第一级意图关系的多个下一级意图关系；

判断所述多个下一级意图关系中是否存在与所述第二级意图关系相近的意图关系；

若是，预测所述第二级意图关系的多个下一级意图关系；

判断所述第二级意图关系的多个下一级意图关系中是否存在与第三级意图关系相近的意图关系；

若是，预测所述第三级意图关系的多个下一级意图关系，以此类推，直至最后一次预测时的多个下一级意图关系存在与最后一级意图关系相近的意图关系；

将最后一级意图关系表征的意图作为所述对话文本的意图识别结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所有意图关系生成所述对话文本的意图识别结果，包括：

对所述所有意图关系，利用K-means聚类算法将相近的意图关系进行聚集，生成聚类结果；

从所述聚类结果中筛选出最聚集的意图关系作为所述对话文本的意图识别结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述多个下一级意图关系中是否存在与所述第二级意图关系相近的意图关系，包括：

分别提取每个下一级意图关系的关键词，得到每个下一级意图关系的第一关键词；

提取所述第二级意图关系的关键词，得到第二关键词；

分别计算每个所述第一关键词与第二关键词的相似度；

判断是否存在与第二关键词的相似度高于预设相似度的第一关键词；

若是，则判定所述多个下一级意图关系中存在与所述第二级意图关系相近的意图关系。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述对话文本的上下文顺序从所述所有文本特征中提取出第一个文本特征之前，还包括：

利用分词工具对所述对话文本进行分词，得到分词结果；

将所述分词结果中的每个词与停用词表中的预设词进行比较，从所述分词结果中筛选出所述停用词表存在的词，得到目标词；

去除所述分词结果的所述目标词，利用去除所述目标词后的分词结果按照所述对话文本的上下文顺序重新拼接为所述对话文本。