[发明专利]意图识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种意图识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取预设场景下的待识别语句和预先构建的多个标准语句，每个所述标准语句对应一个真实意图，所述真实意图为预先基于每个样本语句的意图之间的相关性而确定的；

将所述待识别语句及每个所述标准语句输入预先构建的意图识别模型；

在所述意图识别模型中，确定所述待识别语句与每个所述标准语句之间的第一相似度；

根据所述第一相似度确定所述待识别语句的目标意图；

所述获取预设场景下的待识别语句和预先构建的多个标准语句之前，还包括：

获取预先构建的样本语句集合，所述样本语句集合中包括所述预设场景下的多个样本语句；

识别每个所述样本语句的语义信息；

对每个所述样本语句的语义信息进行相似度计算，得到每个所述样本语句的语义信息与其他样本语句的语义信息之间的相关性；

基于每个所述样本语句的语义信息与其他样本语句的语义信息之间的相关性，对多个样本语句的语义信息分类，以得到多个真实意图；

构建与多个真实意图中的每个所述真实意图相对应的标准语句。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待识别语句与每个所述标准语句之间的第一相似度，包括：

对所述待识别语句的语义信息与每个所述标准语句的语义信息进行相似度计算，得到所述待识别语句与每个所述标准语句之间的第一相似度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一相似度确定所述待识别语句的目标意图，包括：

根据所述第一相似度确定所述待识别语句属于每个所述标准语句对应的各个真实意图的概率；

将概率满足预设标准的真实意图作为所述待识别语句的目标意图。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将概率满足预设标准的真实意图作为所述待识别语句的目标意图，包括：

将概率最高的真实意图作为所述待识别语句的目标意图。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别语句的语义信息与每个所述标准语句的语义信息进行相似度计算，得到所述待识别语句与每个所述标准语句之间的第一相似度，包括：

通过第一模型将所述待识别语句表示为第一语义向量；

获取与每个所述标准语句相对应的第二语义向量，所述第二语义向量预先通过第二模型处理而得到；

对所述第一语义向量与每个所述标准语句对应的第二语义向量进行相似度计算，得到所述待识别语句与每个所述标准语句之间的第一相似度。

6.一种意图识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取预设场景下的训练语料，所述训练语料包括多个训练语句及对每个所述训练语句预先标注的意图标签，所述意图标签是从预先构建的多个标准语句对应的真实意图中挑选出来的与训练语句相匹配的意图；

通过待训练的意图识别模型确定每个所述训练语句以及预先构建的多个标准语句之间的第二相似度，其中，每个所述标准语句对应一个真实意图，所述真实意图为预先基于每个样本语句的意图之间的相关性而确定；

基于所述第二相似度确定每个所述训练语句对应的目标标准语句，将所述目标标准语句的真实意图作为所述训练语句的训练标签；

基于所述意图标签与所述训练标签训练所述待训练的意图识别模型，以使所述待训练的意图识别模型的识别准确率达到预设准确阈值，所述识别准确率为所述训练语句的训练标签被识别为对应的意图标签的准确率；

所述获取所述预设场景下的训练语料之前，还包括：

获取预先构建的样本语句集合，所述样本语句集合中包括所述预设场景下的多个样本语句；

识别每个所述样本语句的语义信息；

对每个所述样本语句的语义信息进行相似度计算，得到每个所述样本语句的语义信息与其他样本语句的语义信息之间的相关性；

基于每个所述样本语句的语义信息与其他样本语句的语义信息之间的相关性，对多个样本语句的语义信息分类，以得到多个真实意图；

构建与多个真实意图中的每个所述真实意图相对应的标准语句。