[发明专利]一种医美聊天机器人意图识别方法及装置

权利要求书

1.一种医美聊天机器人意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.获取训练语料，根据训练语料中的文本数据及对应的意图标签进行训练得到意图识别分类器；

b.对待识别的当前的文本数据进行预处理并输入训练好的意图识别分类器中，所述意图识别分类器返回意图识别结果；

c.判断所述意图识别结果是否为有效结果，若是，则输出当前的文本数据对应的意图识别结果；若否，则输出上一组的文本数据对应的有效的意图识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种医美聊天机器人意图识别方法，其特征在于：所述的步骤a中对所述训练语料中的文本数据进行训练时，或者所述的步骤b中对所述的当前的文本数据或者上一组的文本数据进行预测识别时，进一步对所述的文本数据进行分词处理和向量化处理得到词向量，并将该词向量输入所述意图识别分类器中进行训练或预测识别。

3.根据权利要求2所述的一种医美聊天机器人意图识别方法，其特征在于：所述的分词处理，是采用IKAnalyzer分词器、ICTCLAS分词算法、Ansj中文分词或结巴分词的方法进行分词；所述的向量化处理，是利用word2vec模型将分词好的文本数据转化为词向量。

4.根据权利要求1所述的一种医美聊天机器人意图识别方法，其特征在于：所述的步骤a中，所述意图识别分类器的训练，进一步包括：

a1.切分所述训练语料，抽取其中的10％作为测试语料，剩余90％作为训练语料；

a2.将所述90％的训练语料输入随机森林模型中进行训练，所述随机森林模型包括多个决策树，通过各个决策树对分类结果进行投票，并根据投票结果输出意图识别结果，得到意图识别分类器；

a3.利用所述10％的测试语料对所述意图识别分类器进行测试，并借助泛化指标对所述意图识别分类器进行评估；

a4.输出符合评估指标的意图识别分类器。

5.根据权利要求1所述的一种医美聊天机器人意图识别方法，其特征在于：所述的步骤a中，对所述训练语料中的文本数据及对应的意图标签进行训练之前，先对所述意图标签进行数字映射，将所述训练语料中的意图标签映射成唯一对应的数字。

6.根据权利要求1所述的一种医美聊天机器人意图识别方法，其特征在于：所述的步骤b中，对待识别的当前的文本数据进行预处理之前，先对所述文本数据进行字数统计，判断所述文本数据中的文字数量是否小于3，若是，则直接返回无效的意图识别结果；否则，进一步对所述的文本数据进行分词处理和向量化处理得到词向量，并将该词向量输入所述意图识别分类器中进行预测识别。

7.根据权利要求1至6任一项所述的一种医美聊天机器人意图识别方法，其特征在于：还包括步骤d，根据输出的有效的意图识别结果，将对应的答案返回给访客。

8.根据权利要求1至6任一项所述的一种医美聊天机器人意图识别方法，其特征在于：所述的有效的意图识别结果，是指所述的当前的文本数据所对应的意图标签；所述的无效的意图识别结果，是指无输出结果或者所述意图标签以外的其他识别结果。

9.根据权利要求1至6任一项所述的一种医美聊天机器人意图识别方法，其特征在于：所述的意图标签包括：描述症状、咨询价格、咨询地址、确定预约时间、咨询项目、咨询疗程疗效、咨询优惠活动、咨询副作用、咨询材料仪器治疗方法、咨询联系方式。

10.一种医美聊天机器人意图识别装置，其特征在于，包括：

意图训练模块，用于获取训练语料，根据训练语料中的文本数据及对应的意图标签进行训练得到意图识别分类器；

意图预测模块，用于对待识别的当前的文本数据进行预处理并输入训练好的意图识别分类器中，所述意图识别分类器返回意图识别结果；

识别结果判断模块，用于判断所述意图识别结果是否为有效结果，若是，则输出当前的文本数据对应的意图识别结果；若否，则输出上一组的文本数据对应的有效的意图识别结果。