[发明专利]一种基于XLNet的智能语音对话意图识别方法有效
| 申请号： | 201910962900.7 | 申请日： | 2019-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN110689878B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 王磊 | 申请（专利权）人： | 浙江百应科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/06 | 分类号： | G10L15/06;G10L15/26 |
| 代理公司： | 杭州浙言专利代理事务所(普通合伙) 33370 | 代理人： | 易朝晖 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于XLNet的智能语音对话意图识别方法，包括以下步骤：S1：将对话节点的标准问题和扩展的多个相似问题作为语料打标整理成文本样本；S2：将文本样本拆分成训练集合和验证集合；S3：将训练集合输入XLNet模型中，初始化原始相关权重，设置好迭代次数和步长，并在损失函数中加入Triplet loss损失，固定网络其他层；S4：通过离线准确率在验证集合上验证XLNet模型；S5：预加载XLNet模型，提供接口接收待识别的语音转化为文本输入，输出对话文本相关的分类类别；S6：在线上服务中添加对应的阀值计算和分类概率计算；S7：分类激活时通过配置文件得到相关分类的文本标题。本发明提出的意图识别方法，极大提升了意图识别率；重写demo脚本，提升了意图识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 xlnet 智能 语音 对话 意图 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于XLNet的智能语音对话意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：将对话节点的标准问题和扩展的多个相似问题作为语料打标整理成文本样本；/nS2：将文本样本拆分成训练集合和验证集合；/nS3：将训练集合输入XLNet模型中，初始化原始相关权重，设置好迭代次数和步长，并在损失函数中加入Triplet loss损失，固定网络其他层，仅仅再次训练XLNet模型最后两层网络，直到XLNet模型收敛；/nS4：通过离线准确率在验证集合上验证XLNet模型；/nS5：线上预测时，预加载XLNet模型，提供接口接收待识别的语音转化为文本输入，输出对话文本相关的分类类别；/nS6：在线上服务中添加对应的阀值计算和分类概率计算，通过计算阀值判断是否激活输出相关的分类，通过归一化和softmax计算分类概率判断分类的合理程度；/nS7：分类激活时通过配置文件得到相关分类的文本标题，否则返回默认分类。/n
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