[发明专利]意图识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开一种意图识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：首先获取预设场景下的待识别语句和预先构建的标准语句，每个标准语句对应一个真实意图，真实意图预先基于每个样本语句的意图间的相关性而确定，将待识别语句及标准语句输入意图识别模型。在意图识别模型中确定待识别语句与每个标准语句间的第一相似度，根据第一相似度确定待识别语句的目标意图。本申请根据样本语句间的相关性确定真实意图且根据真实意图构建标准语句，可使对应于真实意图的标准语句更具辨识性，通过计算待识别语句与每个标准语句间的相似度，可准确识别出待识别语句的意图。此外，根据训练语料以及标准语句训练意图识别模型，可使意图识别模型的识别准确率更高。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种意图识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术的不断发展，意图识别在越来越多的领域发挥着重要的作用，诸如智能客服之类的对话产品。用户意图识别是从用户输入的语句中理解用户的需求，以便根据用户需求为用户提供更加准确的服务。但是，已有的意图识别方法大多都是将意图识别当作普通分类来看，意图识别的准确率不高。

发明内容

鉴于上述问题，本申请提出了一种意图识别方法、装置、电子设备及存储介质，能解决上述问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种意图识别方法，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。

第二方面，本申请实施例提供了一种意图识别装置，所述装置包括：语句获取单元、模型输入单元、第一确定单元以及模型识别单元。其中，语句获取单元用于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；模型输入单元用于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；第一确定单元用于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；模型识别单元用于根据所述第一相似度确定所述待识别语句的目标意图。

第三方面，本申请实施例提供了一种意图识别模型训练方法，所述方法包括：获取所述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；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。

第四方面，本申请实施例提供了一种意图识别模型训练装置，所述装置包括：语料获取单元、第二确定单元、标签预测单元以及模型训练单元。其中，语料获取单元，用于获取所述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；第二确定单元，用于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；标签预测单元，用于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；模型训练单元，用于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。