[发明专利]意图分类模型的训练方法、分类方法、系统、设备和介质有效
| 申请号： | 201811333427.8 | 申请日： | 2018-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN109492104B | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 杨俊 | 申请（专利权）人： | 北京汇钧科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 薛琦;罗朗 |
| 地址： | 100176 北京市大兴区北京经济*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种意图分类模型的训练方法、分类方法、系统、设备和介质，其中，训练方法包括：获取多组原始数据，每组原始数据包括用户的输入内容以及所述用户的行为数据；标注每组原始数据中输入内容的意图类别；根据所述多组原始数据以及所述多组原始数据中输入内容的意图类别构造多组训练数据；根据所述多组训练数据训练所述意图分类模型，所述意图分类模型用于根据原始数据生成所述原始数据中输入内容的意图类别。本发明综合了用户各维度的特征，并基于深度学习训练了意图分类模型。根据该意图分类模型，可以准确地识别用户输入内容的意图类别，进而人机交互过程中能够准确获知用户的意图类别，并根据识别出的意图类别生成针对性应答。 | ||
| 搜索关键词： | 意图 分类 模型 训练 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种意图分类模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：获取多组原始数据，每组原始数据包括用户的输入内容以及所述用户的行为数据；标注每组原始数据中输入内容的意图类别；根据所述多组原始数据以及所述多组原始数据中输入内容的意图类别构造多组训练数据；根据所述多组训练数据训练所述意图分类模型，所述意图分类模型用于根据原始数据生成所述原始数据中输入内容的意图类别。
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