[发明专利]意图理解方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种意图理解方法，其特征在于，所述方法包括：

获取旅客的待处理自然语句；

对所述待处理自然语句进行实体抽取和意图识别，得到所述待处理自然语句的实体和多种意图类型信息；

获取旅客的当前位置和待办出行事项，基于所述当前位置、所述待办出行事项和所述实体，从所述多种意图类型信息中选择符合所述旅客意愿的意图决策结果；

从预设的问答服务模型库中，确定与所述意图决策结果以及所述实体相匹配的答案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待处理自然语句进行实体抽取和意图识别，得到所述待处理自然语句的实体和多种意图类型信息，包括：

将所述待处理自然语句输入掩码语言模型，得到输出结果，所述掩码语言模型用于对所述待处理自然语句进行掩码处理；

将所述输出结果同步地输入到语义槽识别模型和意图识别模型，得到所述待处理自然语句的实体和意图类型信息，所述语义槽识别模型用于对所述待处理自然语句进行实体抽取，输出所述待处理自然语句的实体，所述意图识别模型用于对所述待处理自然语句进行意图识别，输出所述意图类型信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述掩码语言模型、所述语义槽识别模型和所述意图识别模型通过如下步骤构建：

获取历史语料数据，将所述历史语料数据分为训练集和验证集；

利用所述训练集对待构建的掩码语言模型、语义槽识别模型和意图识别模型进行训练，得到待验证的掩码语言模型、语义槽识别模型和意图识别模型；

利用所述验证集中对所述待验证的掩码语言模型、语义槽识别模型和意图识别模型，按照损失函数最小化对所述待验证的掩码语言模型、语义槽识别模型和意图识别模型进行优化处理，得到掩码语言模型、语义槽识别模型和意图识别模型；所述损失函数为第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数相加的和值，所述第一损失函数为待验证的掩码语言模型对应的损失函数，所述第二损失函数为待验证的语义槽识别模型对应的损失函数，所述第三损失函数为待验证的意图识别模型对应的损失函数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述当前位置、所述待办出行事项和所述实体，从所述多种意图类型信息中选择符合所述旅客意愿的意图决策结果，包括：

基于旅客的当前位置确定所述旅客当前所在区域，其中，每个区域对应至少一个意图类型；

基于所述旅客当前所在区域对应的意图类型、所述待办出行事项对应的意图类型和所述实体对应的意图类型，从所述多种意图类型信息中选择一种最符合所述旅客意愿的意图决策结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从预设的问答服务模型库中，确定与所述意图决策结果以及所述实体相匹配的答案，包括：

基于预设的问答服务模型库，查找与所述意图决策结果对应的问答库；

从所述意图决策结果对应的问答库中查找与所述意图决策结果以及所述实体相匹配的答案。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在从多种意图类型信息中选择符合所述旅客意愿的意图决策结果之后，所述方法还包括：

若所述问答库中不存在与所述意图决策结果以及所述实体相匹配的答案，则发起人工客服接入请求；

基于人工客服的输入操作，获取与所述意图决策结果以及所述实体相匹配的答案。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在基于人工客服的输入操作，获取与所述意图决策结果以及所述实体相匹配的答案之后，所述方法还包括；

根据所述待处理自然语句对应的问题与基于所述输入操作获取的相匹配的答案构建新的问答模型；

将所述新的问答模型增加到所述问答服务模型库中。