[发明专利]基于深度学习的尺码识别方法与系统在审
| 申请号： | 202010261212.0 | 申请日： | 2020-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN111460122A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 廖宇康;江岭 | 申请（专利权）人： | 成都晓多科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06Q30/00;G06Q30/02;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 成都君合集专利代理事务所(普通合伙) 51228 | 代理人： | 贾林 |
| 地址： | 610000 四川省成都市天府新区华*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于电商平台人机对话技术领域；公开了基于深度学习的尺码识别方法与系统，具体包括:步骤S1：获取顾客发送的文本消息；步骤S2：通过意图分类器识别文本消息是否为“征询尺码建议”，若该文本消息是“征询尺码建议”，则将该消息传递给尺码识别模块步骤S3：尺码二分类模块判断文本消息是否包含尺码信息；若包含，则执行下一步；步骤S4：尺码识别模型采用双向长短期记忆神经网络和条件随机场方法相结合的BiLSTM‑CRF模型对尺码信息进行识别并提取；步骤S5：检测尺码信息提取是否完整；若不完整进行反问，执行步骤S2，直至完成尺码识别。本发明能覆盖顾客对尺码信息的多种不同形式的描述，能有效减少甚至避免提取错误的尺码信息；有效减轻智能客服机器人系统研发人员的程序开发和后期维护的工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 尺码 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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