[发明专利]一种意图识别模型训练方法、计算机设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开一种意图识别模型训练方法、计算机设备及存储介质，可应用于人工智能、云技术及物联网等场景。该方法包括：获取第一文本数据和第二文本数据；第一文本数据为未标注意图类型的文本数据，第二文本数据为已标注意图类型的参考文本数据；对第一文本数据进行意图识别，得到第三文本数据；第三文本数据具有第一意图类型的标签；对第一文本数据进行聚类处理，得到第四文本数据；第四文本数据具有第二意图类型的标签；基于第二文本数据、第三文本数据和第四文本数据，对第一意图识别模型进行训练，得到第二意图识别模型。采用本申请实施例，可以提高意图识别模型的准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种意图识别模型训练方法、计算机设备及存储介质。

背景技术

在意图识别过程中，系统需要大量的已标注文本数据对初始模型进行构建和训练，以实现更高的意图识别准确率。然而，系统所需的已标注文本数据却难以获取。目前，基于伪标签的半监督学习训练的过程中，通常使用少量的已标注文本数据对初始模型进行训练，并通过训练后的初始模型对大量的未标注文本数据进行意图识别，以得到大量的具有伪标签的文本数据，从而基于少量的已标注文本数据和大量的具有伪标签的文本数据，对训练后的初始模型进行训练，进而得到意图识别模型。但是，通过训练后的初始模型所生成的伪标签可能不够准确，若基于具有不够准确的伪标签的文本数据训练得到意图识别模型，则会使得意图识别模型不够准确。

发明内容

本发明实施例提供了一种意图识别模型训练方法、计算机设备及存储介质，可以提高意图识别模型的准确率，从而提高意图识别的准确性。

本申请实施例一方面提供了一种意图识别模型训练方法，该方法包括：

获取第一文本数据和第二文本数据；第一文本数据为未标注意图类型的文本数据，第二文本数据为已标注意图类型的参考文本数据；

对第一文本数据进行意图识别，得到第三文本数据；第三文本数据具有第一意图类型的标签；

对第一文本数据进行聚类处理，得到第四文本数据；第四文本数据具有第二意图类型的标签；

基于第二文本数据、第三文本数据和第四文本数据，对第一意图识别模型进行训练，得到第二意图识别模型。

本申请实施例一方面提供了一种意图识别模型训练装置，包括：

获取模块，用于获取第一文本数据和第二文本数据；第一文本数据为未标注意图类型的文本数据，第二文本数据为已标注意图类型的参考文本数据；

处理模块，用于对第一文本数据进行意图识别，得到第三文本数据；第三文本数据具有第一意图类型的标签；对第一文本数据进行聚类处理，得到第四文本数据；第四文本数据具有第二意图类型的标签；

训练模块，用于基于第二文本数据、第三文本数据和第四文本数据，对第一意图识别模型进行训练，得到第二意图识别模型。

本申请实施例一方面提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行本申请实施例提供的意图识别模型训练方法。

本申请实施例一方面提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，程序指令当被处理器执行时，执行本申请实施例提供的意图识别模型训练方法。

本申请实施例一方面提供了一种计算机程序产品或计算机程序，计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，计算机指令存储在计算机可读存储介质中，计算机指令被计算机设备的处理器执行时，执行本申请实施例提供的意图识别模型训练方法。