[发明专利]意图识别方法、装置、服务器以及计算机可读存储介质

说明书

本申请实施例适用于数据处理技术领域，提供了一种意图识别方法、装置、服务器及计算可读存储介质，该方法包括：获取用户的目标因素信息，其中，目标因素信息是表征与用户的意图相关的信息；根据目标因素信息与预设意图空间中各个意图类别之间的相似程度，确定用户的意图。可见，本申请通过预设意图空间中意图类型与用户的目标因素信息进行相似程度计算来确定用户的意图，充分考虑每个意图发生的概率，可以覆盖所有情况，提高召回率。

技术领域

本申请属于数据处理技术领域，尤其涉及一种意图识别方法、装置、服务器及计算可读存储介质。

背景技术

随着现代科技的发展，对于各行各业的挑战不再是信息的缺乏，而是如何从海量的数据中解放出来，科学、高效地分析这些准确或不准确的历史或用户信息。现有技术可以根据规则的方式实现对目标意图的判断，例如A、B、C和E发生则为意图F，ABC发生但是E没有发生，则不能判断为意图F，基于上述规则的方式对于目标意图的判定具有固定性，每一个条件都必须触发意图才会发生，因此，当某一项规则有一些细微变动时，就会产生一条新的规则，当意图的影响因子较多时，每一项均有较多变动时，那么规则的数量就会暴增，而且很难收敛，无法全部覆盖所有情况，召回率较低。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种意图识别方法、装置、服务器及计算可读存储介质，以解决现有技术进行意图识别过程中无法覆盖所有情况，召回率低的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种意图识别方法，包括：

获取用户的目标因素信息，其中，所述目标因素信息是表征与所述用户的意图相关的信息；

根据所述目标因素信息与预设意图空间中各个意图类别之间的相似程度，确定所述用户的意图。

在第一方面的一种可能的实现方式中，获取用户的目标因素信息，包括：

获取所述用户的因素信息；

提取所述因素信息中的目标因素信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，根据所述目标因素信息与预设意图空间中各个意图类别之间的相似程度，确定出所述用户的意图，包括：

计算出所述目标因素信息与预设意图空间中各个意图类别之间的相似程度；

将所述相似程度以及所述相似程度对应的权重值输入至预设决策引擎，得到所述用户的意图。

在第一方面的一种可能的实现方式中，计算出所述目标因素信息与预设意图空间中各个意图类别之间的相似程度，包括：

根据所述目标因素信息的数据类型确定出对应的相似程度识别模型；

根据所述相似度识别引擎对所述目标因素信息与预设意图空间中各个意图类别之间进行相似度计算，将所述相似度计算的结果作为所述相似程度。

在第一方面的一种可能的实现方式中，根据所述目标因素信息的数据类型确定出对应的相似程度识别模型之前，还包括：

对所述目标因素信息进行标准化处理，得到标准化数据；

确定每个所述标准化数据对应的数据类型。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述数据类别为第一类型、第二类型、第三类或者第四类型；

所述相似度识别引擎为第一相似度识别引擎、第二相似度识别引擎、第三相似度识别引擎以及第四相似度识别引擎；

根据所述目标因素信息的数据类型确定出对应的相似程度识别模型，包括：

若所述目标因素信息的数据类型为第一类型，则获取与所述第一类型对应的第一相似度识别引擎；