[发明专利]基于Bert与全连接神经网络融合的中文文本意图识别方法在审
| 申请号： | 202110313221.4 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN113239690A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 钱丽萍;王寅生;钱江;沈铖潇;吴远 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于Bert与全连接神经网络融合的中文文本意图识别方法，通过对中文意图语料数据集中的多条中文意图语料进行文本预处理，以字为单位分词；从字向量表中找到对应字的向量表达并将每个字转化成固定长度的向量；利用Bert预训练模型分别提取每个意图文本的句子嵌入特征以及位置嵌入特征；利用Bert双向transformer编码器提取特征，得到含有语义特征的序列向量，利用全连接神经网络模型作为识别模型实现意图识别，本发明利用Bert预训练模型使得机器具有先验知识，从而可以用于解决在文本意图识别中遇到的语义特征比较单一导致识别精度下降问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bert 连接 神经网络 融合 中文 文本 意图 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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