[发明专利]一种基于双通道RNN的人机交互意图判断方法在审
| 申请号： | 201811049723.5 | 申请日： | 2018-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN109145103A | 公开（公告）日： | 2019-01-04 |
| 发明（设计）人： | 乐雨泉;李贤;段礼强 | 申请（专利权）人： | 苏州亭云智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/33;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 谈杰 |
| 地址： | 215000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于双通道RNN的人机交互意图判断方法，包括以下步骤：步骤1：使用word2vec工具用整个维基百科中文语料预训练字向量，并同理训练一份词向量；步骤2：CharRNN处理：通过分字处理模块将句子按字切分，然后按照序列输入CharRNN模块；步骤3：WordRNN处理：通过分词处理模块将句子按字切分，然后按照序列输入WordRNN模块；步骤4：输入到全连接层进行统一处理得到输出：将CharRNN捕捉到的信息和WordRNN捕捉到的信息拼接之后进行全连接处理；本发明中CharRNN模块负责处理按字切分的句子序列，CharRNN捕捉句子字序列的语义信息，WordRNN模块负责处理按词切分的句子序列，WordRNN捕捉句子词序列的语义信息，最后输入到全连接层统一处理得到输出，更大程度的挖掘话语句子的信息，从而精准的判断用户话语是否表达了Music领域的相关意图。 | ||
| 搜索关键词： | 句子 捕捉 人机交互 统一处理 序列输入 语义信息 连接层 双通道 分词处理模块 处理模块 连接处理 维基百科 信息拼接 用户话语 输出 词向量 词序列 字序列 向量 语料 话语 挖掘 中文 | ||
【主权项】：
1.一种基于双通道RNN的人机交互意图判断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：使用word2vec工具用整个维基百科中文语料预训练字向量，并同理训练一份词向量；步骤2：:CharRNN处理：通过分字处理模块将句子按字切分，然后按照序列输入CharRNN模块；步骤3：WordRNN处理：通过分词处理模块将句子按字切分，然后按照序列输入WordRNN模块；步骤4：输入到全连接层进行统一处理得到输出：将CharRNN捕捉到的信息和WordRNN捕捉到的信息拼接之后进行全连接处理，采用公式y＝sigmod(U[hT；h'T])，其中[hT；h'T]表示将CharRNN和WordRNN输出的信息进行拼接，sigmod为激活函数，y为最终输出。
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