[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

说明书

本公开的实施例提供了一种意图识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，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。本公开能够充分提取待识别的文本数据中包含的多层次语义信息，避免了意图识别数据的特征单一或多粒度趋同，提升了意图识别性能。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机处理技术领域，尤其涉及一种意图识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

较多企业存在大量与客户、配送运力对话交流的需求，其中，很对需求都是简单重复性的工作，比如向用户告知补贴额度调整、促销活动等。如果用人工来完成这些工作，就需要大量的人力，成本较高。因此，智能机器人的应用越来越普遍。采用智能机器人的方式，利用人工智能技术代替人工，可以降低成本。其中，智能机器人的核心是意图识别，通过分析用户意图来了解用户想要询问的具体内容，再给出相应的答案或执行相应的操作。

目前，意图识别模型的输入数据对应的特征比较单一，基于单一的特征数据识别的信息有限，影响意图识别结果的准确度。

发明内容

本公开的实施例提供一种意图识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以解决意图识别数据包含的特征单一或多粒度趋同的问题。

根据本公开的实施例的第一方面，提供了一种意图识别方法，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。

根据本公开的实施例的第二方面，提供了一种意图识别装置，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。

根据本公开的实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述的意图识别方法。

根据本公开的实施例的第四方面，提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行前述的意图识别方法。