[发明专利]一种意图识别方法及装置

说明书

本申请提供了一种意图识别方法及装置，其中，该方法包括：获取用户的回答文本，将所述回答文本分别输入至少一个意图识别模型，生成与每个意图识别模型对应的预测结果，并根据每个意图识别模型所对应的预测结果，确定所述回答文本的行为意图。本申请实施例通过将用户的回答文本输入到意图识别模型中，通过意图识别模型确定回答文本对应的行为意图，提高判断用户的回答意图的效率和准确度。

技术领域

本申请涉及数据处理分析技术领域，具体而言，涉及一种意图识别方法及装置。

背景技术

目前，在金融业领域，针对逾期客户的债务催收，一般通过业务人员人工上门催收或人工电话催收。这些方式需要投入较大的人力和资金，效率较低。同时在人工进行催收的过程中，难以把握每个催收人员的话术标准和服务态度。

所以，利用机器人进行债务催收成为一种高可行性替代方案。但机器人在进行催收的过程中，一般是根据预设的问题和回答进行催收，催收模式比较单一。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种意图识别方法及装置，能够通过使用意图识别模型较为精确的识别用户意图，提高金融催收的效率和服务质量。

第一方面，本申请实施例提供了一种意图识别方法，其中，包括：

获取用户的回答文本；

将所述回答文本分别输入至少一个意图识别模型，生成与每个意图识别模型对应的预测结果；

根据每个意图识别模型所对应的预测结果，确定所述回答文本的行为意图。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述根据每个意图识别模型所对应的预测结果，确定所述回答文本的行为意图，包括：

将根据所述每个意图识别模型对应的预测结果输入逻辑回归模型，并为所述每个意图识别模型对应的预测结果分配权值；

根据所述每个意图识别模型对应的预测结果对应的权值，确定所述回答文本的行为意图。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述意图识别模型通过以下步骤获得，包括：

将获取的标识有意图标签的标准回答文本划分为训练数据集和验证数据集；

将每个所述训练数据集输入至少一个分类模型，对每个所述分类模型进行训练，生成每个训练数据集所对应的基础预测模型；

将多个所述验证数据集输入所述基础预测模型，对所述基础预测模型的模型参数进行验证，确定每个所述训练数据集对应的意图识别模型。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述分类模型包括第一分类模型；所述基础预测模型包括第一基础预测模型；

所述将每个所述训练数据集输入至少一个分类模型，对每个所述分类模型进行训练，生成每个训练数据集所对应的基础预测模型，包括：

有放回的随机选取至少一个样本作为每个所述训练数据集，并将所述训练数据集输入所述第一分类模型，以生成对应的所述第一分类模型中的决策树根节点；

选取所述样本的至少一个属性作为从所述决策树根节点分裂的决策树子节点的分裂属性；

将所述由决策树根节点和决策树子节点组成的决策树作为与每个所述训练数据集对应的所述第一基础预测模型。

结合第一方面的第二种实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述分类模型还包括第二分类模型；所述基础预测模型还包括第二基础预测模型；