[发明专利]意图识别模型训练方法、意图识别方法及装置

摘要

本申请提供了一种意图识别模型训练方法、意图识别方法及装置，应用于自然语言处理技术领域，其中该方法包括：将知识图谱信息引入意图识别训练过程，用较小的代价使模型在fine‑tune的过程中学习到专业领域的知识，降低训练成本的同时，不仅增加了模型的知识维度，还增加了模型的可解释性；此外，用拉普拉斯算子取代softmax分类，进一步拉大了不相关句子之间的距离，缩短了相似句子之间的距离，这样，对于人工标注“A‑B”、“A‑C”和“D‑F”,有相同标注的两句话“A‑C”和“A‑B”之间的相似度被人为拉近，和“D‑F”的距离则人为拉远，这样，既增加了人工标注的利用率，同时，也使得训练结果也更加准确。