[发明专利]基于人工智能的用户意图识别方法及相关设备

说明书

本申请提出一种基于人工智能的用户意图识别方法、装置、电子设备及存储介质，基于人工智能的用户意图识别方法包括：储存各用户的沟通文本和沟通文本的意图标签得到文本数据库，沟通文本的意图标签为用户需要咨询的预设问题；基于文本数据库训练第一双曲嵌入网络以获取第二双曲嵌入网络；基于第二双曲嵌入网络获取文本数据库中各沟通文本在双曲空间中的双曲向量；基于所有沟通文本的双曲向量和意图标签计算每一种意图标签的双曲标准向量；采集待识别沟通文本，将待识别沟通文本输入第二双曲嵌入网络得到待识别双曲向量，并对比待识别双曲向量和每一种意图标签的双曲标准向量以获取意图识别结果。本申请能够提高意图识别的准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的用户意图识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

双曲空间是黎曼几何中流形空间(manifold space)的一种，它是一种曲率小于0的非欧氏空间，相对于欧氏空间而言，双曲空间具有更大的容量，更适合表达树状结构、层次结构的数据，通过将数据嵌入到双曲空间，可以捕获数据潜在的层次关系。

智能客服是一种使用自然语言与用户进行交流的人工智能信息系统，智能客服需要对用户提出的问题进行语义分析得到用户意图的识别结果，并以拟人化的方式与用户沟通，向用户提供信息咨询等相关服务。

目前，通常使用预训练的语言模型将用户提出的问题映射至欧氏空间以获取语义向量，并基于语义向量得到意图识别结果，然而，由于欧氏空间不能表达不同问题之间的层次结构，故这种方式获取的语义向量不能学习到意图之间的层级关系，导致意图识别的准确性降低。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的用户意图识别方法及相关设备，以解决如何提高意图识别的准确性这一技术问题，其中，相关设备包括基于人工智能的用户意图识别装置、电子设备及存储介质。

本申请提供基于人工智能的用户意图识别方法，所述方法包括：

储存每一个用户的沟通文本和沟通文本的意图标签以获取文本数据库，所述沟通文本的意图标签为所述沟通文本对应的用户需要咨询的预设问题的ID信息；

基于所述文本数据库训练第一双曲嵌入网络以获取第二双曲嵌入网络；

基于所述第二双曲嵌入网络获取所述文本数据库中每一个沟通文本在双曲空间中的双曲向量；

基于所有沟通文本的双曲向量和意图标签计算每一种意图标签的双曲标准向量；

采集待识别沟通文本，将所述待识别沟通文本输入所述第二双曲嵌入网络以获取待识别双曲向量，并对比所述待识别双曲向量和每一种意图标签的双曲标准向量以获取所述待识别沟通文本的意图识别结果。

在一些实施例中，所述储存每一个用户的沟通文本和沟通文本的意图标签以获取文本数据库，包括：

依据业务场景设置多个预设问题和每一个预设问题的ID信息，所述预设问题的ID信息为所述预设问题的唯一标识；

在人工客服与用户的单次沟通记录中，若用户的咨询问题为所述多个预设问题中的任意一个，则采集所述单次沟通记录中所述咨询问题之前的沟通记录作为沟通文本，并将预设问题的ID信息作为所述沟通文本的意图标签，得到一组训练样本；

遍历每一个人工客服与所有用户的所有单次沟通记录以获取多组训练样本；

储存所有训练样本以获取文本数据库。

在一些实施例中，所述基于所述文本数据库训练第一双曲嵌入网络以获取第二双曲嵌入网络包括：

搭建第一双曲嵌入网络；

从所述文本数据库的所有沟通文本中随机选取一个沟通文本作为目标文本，并将所述目标文本的意图标签作为目标意图标签；