[发明专利]一种意图识别方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种意图识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别的文本数据；

对所述文本数据进行特征提取处理，得到所述文本数据对应的多粒度特征向量，所述多粒度特征向量包含至少两个多维特征向量，每一个多维特征向量对应一个粒度；

对所述多粒度特征向量进行迭代正则化处理，得到正则化的多粒度特征向量；

将所述正则化的多粒度特征向量输入至意图识别模型中进行意图识别处理，得到所述文本数据对应的意图识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述文本数据进行特征提取处理，得到所述文本数据对应的多粒度特征向量，包括：

将所述文本数据输入至多粒度编码器中进行编码处理，得到所述文本数据对应的原始编码结果，所述原始编码结果包含至少两个粒度对应的编码结果；

根据粒度数目对所述原始编码结果进行解析，得到所述文本数据对应的多粒度特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多粒度特征向量进行迭代正则化处理，得到正则化的多粒度特征向量，包括：

根据所述多粒度特征向量中各个粒度对应的多维特征向量，确定所述多粒度特征向量的差异参数；

基于所述差异参数对所述多粒度特征向量迭代进行正则化处理，直至所述差异参数满足预设目标得到正则化的多粒度特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多粒度特征向量中各个粒度对应的多维特征向量，确定所述多粒度特征向量的差异参数，包括：

分别计算所述多粒度特征向量中两两粒度对应的多维特征向量之间的夹角余弦值；

对计算得到的各个夹角余弦值进行求和，得到多粒度余弦和值；

根据所述粒度数目对所述多粒度余弦和值进行归一化处理，得到所述多粒度特征向量的差异参数。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据粒度数目对所述原始编码结果进行解析，得到所述文本数据对应的多粒度特征向量，包括：

将所述原始编码结果对应的特征信息映射到多维空间，得到编码结果空间；

根据所述粒度数目对所述编码结果空间进行拆分，得到至少两个子空间，每一个子空间对应一个粒度；

提取各个子空间对应的特征信息，得到各个粒度对应的多维特征向量；

对所述各个粒度对应的多维特征向量进行组合，得到所述文本数据对应的多粒度特征向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别的文本数据，包括：

接收用户输入的语音数据；

对所述语音数据进行语音识别处理，得到所述语音数据对应的文本数据；

确定所述语音数据对应的文本数据为待识别的文本数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述得到所述文本数据对应的意图识别结果之后，所述方法还包括：

根据所述文本数据对应的意图识别结果确定所述语音数据的意图标签；

根据所述意图标签对所述语音数据进行响应。

8.一种意图识别装置，其特征在于，所述装置包括：

文本数据获取模块，用于获取待识别的文本数据；

特征提取模块，用于对所述文本数据进行特征提取处理，得到所述文本数据对应的多粒度特征向量，所述多粒度特征向量包含至少两个多维特征向量，每一个多维特征向量对应一个粒度；

正则化处理模块，用于对所述多粒度特征向量进行迭代正则化处理，得到正则化的多粒度特征向量；

意图识别模块，用于将所述正则化的多粒度特征向量输入至意图识别模型中进行意图识别处理，得到所述文本数据对应的意图识别结果。