[发明专利]意图识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种意图识别方法、装置、设备及存储介质，所述意图识别方法包括：响应意图数据；根据由预先生成的词法模板和句法模板编译成的基于文档的问答DBQA模板，对所述意图数据进行匹配；根据匹配的结果，识别所述意图数据所表示的语义。本发明有效提高了用户意图识别的准确率，有效降低了DBQA模板的实现复杂度，有效提高了编译效率。

技术领域

本发明涉及计算机领域，特别是涉及一种意图识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

现有的DBQA(Document-Base Question Answering，基于文档的问答)系统或智能客服系统一般结合机器学习和自然语言处理两种技术，或利用EBQA将用户输入句子和知识库中的句子进行字面的硬匹配；或利用单一的Fasttext文本分类技术、基于多粒度特征序列融合的BOWSA(Bag-Of-Words Semantic Analysis，词袋语义分析)方法来识别用户输入文本的意图。

但是，现有DBQA系统或智能客服系统实现复杂，并且对于用户意图识别的准确率有待提高。

发明内容

为了克服上述缺陷，本发明要解决的技术问题是提供一种意图识别方法、装置、设备及存储介质，用以至少提高用户意图识别的准确率。

为解决上述技术问题，本发明实施例中的一种意图识别方法，包括：

响应意图数据；

根据由预先生成的词法模板和句法模板编译成的基于文档的问答DBQA模板，对所述意图数据进行匹配；

根据匹配的结果，识别所述意图数据所表示的语义。

可选地，所述词法模板包括多个词条模板；其中，每个词条模板包括用于描述预设的标准含义的目标字符串和与所述目标字符串对应的目标字符串集合；所述目标字符串集合包括与所述标准含义的意义相同、相近或关联的字符串；

所述句法模板包括预设的多个标准问题以及在每个标准问题下的一个或多个句型模板；其中，每个句型模板由引用运算符和与所述每个标准问题相关的目标字符串构成。

可选地，所述根据由预先生成的词法模板和句法模板编译成的基于文档的问答DBQA模板，对所述意图数据进行匹配之前，包括：

根据每个标准含义，获取与所述每个标准含义对应的目标字符串和目标字符串集合；

在所述对应的目标字符串和所述对应的目标字符串集合之间设置赋值运算符，以建立每个目标字符串的词条模板；

根据建立的各个目标字符串的词条模板生成所述词法模板。

可选地，所述在所述对应的目标字符串和所述对应的目标字符串集合之间设置赋值运算符之后，包括：

在所述对应的目标字符串集合中的各个字符串之间设置或运算符。

可选地，所述在所述对应的目标字符串集合中的各个字符串之间设置或运算符之后，包括：

对所述对应的目标字符串集合中的一个或多个字符串设置正则运算符；

其中，每个字符串包括以下一种或多种：词、词组、多个词组的组合、字符串和多个字符串的组合；所述每个字符串的类型包括以下一种或多种：句型词、功能词、虚词、标点、实体词、前置否定词和后置否定词；与所述每个目标字符串相应的词条模板为一个或多个。

可选地，所述根据由预先生成的词法模板和句法模板编译成的基于文档的问答DBQA模板，对所述意图数据进行匹配之前，包括：

获取与所述每个标准问题相关的目标字符串；