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[发明专利]结合上下文的意图识别方法、系统、电子设备和存储介质-CN202011557987.9有效
发明人： 邓艳江;罗超;胡泓 -专利权人：携程计算机技术（上海）有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合上下文的意图识别方法、系统、电子设备和存储介质。意图识别方法包括：建立包括多个意图规则的意图规则库，意图规则包含意图与相应的正则表达式和上文话术控制指令之间的映射关系；获取用户端输入的目标用户语音、以及与目标上文话术控制指令；将用户语音转换为对应的目标语音文本；将目标语音文本和目标上文话术控制指令与各意图规则中的正则表达式和上文话术控制指令依次进行匹配，并将匹配成功的意图规则中的意图作为目标用户语音的目标意图识别结果。实现了对目标语音文本意图的自动识别，避免了误识别和无法识别的情形，提高了识别的准确程度，减少了获取、处理历史数据的时间和成本，大大提高了识别的效率。
结合上下文意图识别方法系统电子设备存储介质

[发明专利]语句多意图识别方法、系统、电子设备及存储介质-CN202010487820.3有效
发明人： 邓艳江;杨森;罗超;吉聪睿;胡泓 -专利权人：携程计算机技术（上海）有限公司
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种语句多意图识别方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：配置意图与各关键词和/或正则表达式之间的对应关系、意图的优先级顺序；配置至少一个意图组合；按优先级顺序，依次将各意图对应的关键词和/或正则表达式与目标语句进行匹配，直至某意图对应的关键词和/或正则表达式与目标语句匹配成功时，将该意图作为单意图；当单意图与其中一个意图组合中的主意图匹配时，将匹配的意图组合作为目标意图组合，并将目标意图组合中各子意图对应的关键词和/或正则表达式分别与目标语句进行匹配，若匹配成功，则将目标意图组合中的各意图作为目标语句的目标意图。本发明能够识别出目标语句的多个意图，同时无需大量的人工标注样本。
语句意图识别方法系统电子设备存储介质

[发明专利]细粒度情感分析方法、系统、电子设备和存储介质-CN201911280917.0有效
发明人： 邓艳江;罗超;胡泓 -专利权人：携程计算机技术（上海）有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种细粒度情感分析方法、系统、电子设备和存储介质。方法包括：利用加入Attention机制的Bi‑LSTM训练多标签的粒度分类模型，所述粒度分类模型用于对文本所涉及的粒度进行分类；利用门控神经网络训练多分类的情感分类模型，所述情感分类模型用于对所述文本所涉及的粒度的情感偏向进行分类；在对待分析文本进行细粒度情感分析时，先利用所述粒度分类模型分出所述待分析文本所涉及的粒度，然后利用所述情感分类模型分出所述待分析文本所涉及的粒度的情感偏向，再然后将分类结果汇总得到对所述待分析文本的细粒度情感分析结果。本发明采用层级分类的方案总共只需两个模型，大大降低了训练模型的工程量及预测耗时。
细粒度情感分析方法系统电子设备存储介质

[发明专利]文本表征方法、系统、电子设备及介质-CN202210876694.X在审
发明人：吴盈娇;雷志丹;邓艳江;江小林;罗超;邹宇 -专利权人：携程旅游信息技术（上海）有限公司
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本表征方法、系统、电子设备及介质。该文本表征方法应用于OTA场景，所述表征方法包括：将第一文本分别输入训练好的实体类型识别模型及预设识别规则，得到所述第一文本中的词语的第一实体类型和第二实体类型；对同一个目标词语，若所述第一实体类型和所述第二实体类型不一致，则以所述第二实体类型作为所述目标词语的实际实体类型；将所述实际实体类型替换所述第一文本中对应的词语，得到第二文本。本发明能将OTA场景中的会话场景，对应表达处理为统一的实体类别，可以让模型学习到更高阶的表达模型，提升模型的鲁棒性；可缩短文本的长度，减少模型参数，加快模型的训练和预测速度；提升下游任务的模型效果和泛化能力。
文本表征方法系统电子设备介质

[发明专利]彩铃识别的方法及系统、电子设备及存储介质-CN202010953701.2有效
发明人： 邓艳江;罗超;胡泓;李巍 -专利权人：携程旅游网络技术（上海）有限公司
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种彩铃识别的方法及系统、电子设备及存储介质。其中，彩铃识别的方法包括以下步骤：将输入的音频信号转换为文本；判断是否存在与所述文本匹配的关键词；若是，则将所述音频信号识别为彩铃；若否，则将所述音频信号输入至彩铃分类模型，并根据所述彩铃分类模型的预测结果确定所述音频信号是否为彩铃；其中，所述彩铃分类模型基于训练样本训练得到，所述训练样本包括彩铃样本以及包括人声的非彩铃样本。本发明通过对音频信号转换得到的文本进行关键词匹配以识别彩铃，若未成功匹配，则将音频信号输入彩铃分类模型进行二次识别，即同时利用文本和音频进行彩铃的识别，提高了彩铃识别的准确率。
识别方法系统电子设备存储介质

[发明专利]对话文本分类模型的训练及分类方法、系统、设备、介质-CN202210124235.6在审
发明人： 邓艳江;罗超;邹宇 -专利权人：携程旅游信息技术（上海）有限公司
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种对话文本分类模型的训练及分类方法、系统、设备、介质，所述方法包括步骤：获取预训练语料；依据所述预训练语料，获取预设指令触发时的时间信息；依据所述时间信息，确定每一条所述预训练语料对应的样本长度；依据所述样本长度和所述时间信息，自每一条所述预训练语料中分别提取训练子样本；以及依据所述训练子样本，构建训练样本，并依据所述训练样本训练预设文本分类模型；本申请解决了现有技术中对话文本分类模型训练时存在噪声干扰的问题，利于提升模型训练后的鲁棒性。
对话文本分类模型训练方法系统设备介质

[发明专利]语音通话事件处理方法、装置及存储介质-CN202111107731.2在审
发明人：吴新峰;王朝峰;蔡鹏浩;马艳丽;翟宇佳;杨森;邓艳江 -专利权人：携程计算机技术（上海）有限公司
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G10L15/14 文献下载
摘要：本申请实施例中提供语音通话事件处理方法、装置及存储介质，应用于线上平台；方法包括：响应于事件创建操作，获取与事件相关的客户方及服务方的语音通话的内容；通过语音通话事件分类模型，基于所述语音通话的内容分类得到目标事件类型；通过语音通话小结生成模型，基于所述语音通话的内容获取事件小结；创建具有所述事件类型及事件小结的事件。从而，能辅助线上平台员工智能地生成目标事件类型和事件小结，以帮助员工高效地完成事件创建。
语音通话事件处理方法装置存储介质

[发明专利]语音对话的意图识别方法、系统、设备及存储介质-CN202011529619.3在审
发明人： 邓艳江;罗超;邹宇;胡泓;李巍 -专利权人：携程旅游信息技术（上海）有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供了语音对话的意图识别方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：配置预设的多个单意图与预设的意图识别规则以及各单意图的优先级顺序，基于单意图配置一意图组合，意图组合包括至少两个按照预设顺序排列的单意图；获取目标语句；将目标语句按单意图的优先级顺序进行意图识别，获得目标语句的第一目标单意图；根据目标单意图对应的意图组合中单意图的优先级顺序再次进行意图识别，获得目标语句的第二目标单意图；至少基于第一目标单意图和第二目标单意图获得目标语句的目标意图组合。本发明能够通过配置文件和代码的分离，简化更新意图识别系统时的操作，便于系统的迁移，可以快速的新增意图或者迁移到新的场景应用。
语音对话意图识别方法系统设备存储介质

[发明专利]语种识别模型的训练方法、语种识别方法及相关设备-CN202011287099.X在审
发明人： 邓艳江;罗超;胡泓;李巍 -专利权人：携程计算机技术（上海）有限公司
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G10L15/00 文献下载
摘要：本发明涉及语音处理技术领域，提供一种语种识别模型的训练方法、语种识别方法及相关设备。所述语种识别模型的训练方法包括：获得样本数据，包括：获得初始语音及其目标语种；对所述初始语音进行预处理，获得语谱图；训练语种识别模型，包括：通过卷积神经网络提取所述语谱图的空间特征；通过循环神经网络提取所述空间特征的时序特征；基于所述时序特征对所述空间特征进行全连接运算，并通过分类器预测语种概率；以及，根据所述语种概率和所述目标语种，调整所述语种识别模型的参数，至所述语种识别模型收敛。本发明能够对语音的语种做出高效准确的分类，为后续的语音识别提供数据支持。
语种识别模型训练方法相关设备

[发明专利]情绪预警方法、系统、设备及存储介质-CN202011430774.X在审
发明人： 邓艳江;罗超;胡泓 -专利权人：携程计算机技术（上海）有限公司
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种情绪预警方法、系统、设备及存储介质，其中，情绪预警方法包括：获取当前对话对应的消息文本；将当前对话对应的消息文本进行处理得到对应的词向量；将词向量输入至情绪识别模型进行分类，以得到当前对话对应的情绪识别结果，情绪识别模型用于识别消息文本对应的情绪；根据当前对话对应的情绪识别结果与当前对话对应的历史对话的情绪识别结果生成情绪预警信息。本发明相比于关键词匹配的传统方法，识别准确率高，实时性强，可以根据预测结果进行及时的相应处理，以提高对话的服务质量。
情绪预警方法系统设备存储介质

[发明专利]基于深度学习的客服预警分析方法、系统、设备及介质-CN202011078960.1在审
发明人： 邓艳江;王思博;雷志丹;吴盈娇;颜飞凡;罗超 -专利权人：携程计算机技术（上海）有限公司
申请日： 2020-10-10 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的客服预警分析分析方法、系统、设备及介质，该方法包括：实时获取当前的会话文本，处理当前的会话文本得到当前的会话特征；从会话文本数据库中获取前一时刻的会话文本，处理前一时刻的会话文本得到前一时刻的会话特征；将当前的会话特征和前一时刻的会话特征拼合后输入基于深度学习的会话分类模型，得到所述会话分类模型输出的会话类型；根据所述会话分类模型输出的会话类型确定当前是否需要预警。本发明基于深度学习对客人的消息进行实时分析分类，结合上下文实现基于语义分析的预警分析，从而可以甄别出紧急服务诉求，并进行预警，为切换到更高级的服务响应提供依据。
基于深度学习客服预警分析方法系统设备介质

[发明专利]文本分类模型的更新方法及系统、电子设备及存储介质-CN202010626363.1在审
发明人： 邓艳江;罗超;胡泓 -专利权人：携程计算机技术（上海）有限公司
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本分类模型的更新方法及系统、电子设备及存储介质。所述文本分类模型的更新方法包括：利用目标文本分类模型对网页文本进行分类，并将分类结果展示于前端页面；若接收到用户对所述分类结果执行的质疑操作，则将所述网页文本以及对所述网页文本进行人工标注的分类结果作为新增样本；将包括原有训练集和所述新增样本的数据集划分为训练集、测试集和验证集，重新训练文本分类模型；根据文本分类模型在训练集、测试集以及验证集上的F1值筛选最佳模型，并将所述目标文本分类模型更新为所述最佳模型。本发明实现了对误判样本的收集，并据此来重新训练更准确的文本分类模型，从而替换原有的文本分类模型，提高了用户体验。
文本分类模型更新方法系统电子设备存储介质

[发明专利]语音性别识别的方法及系统-CN201911345641.X在审
发明人： 邓艳江;罗超;胡泓 -专利权人：携程计算机技术（上海）有限公司
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音性别识别方法及系统，其中，语音性别识别系统包括：预处理模块、空间特征提取模块、时序特征提取模块以及性别识别模块；所述预处理模块用于对采集的用户的语音数据进行预处理得到语谱图；所述空间特征提取模块用于提取所述语谱图的空间特征；所述时序特征提取模块用于基于所述空间特征提取时序特征；所述性别识别模块用于对各时序特征的隐向量做筛选和聚合，并利用分类器识别所述用户的性别。本发明基于用户语音数据的频域特征，利用深度学习框架提取语谱图的空间特征和时序特征，然后经过分类器实现用户性别的识别。另外，在语音通话的场景中，能够基于语音通话数据实时识别出对方的性别。
语音性别识别方法系统

[发明专利]模型的生成方法、情绪识别方法、系统、设备和存储介质-CN201911172477.7在审
发明人： 邓艳江;罗超;胡泓;成丹妮 -专利权人：携程计算机技术（上海）有限公司
申请日： 2019-11-26 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型的生成方法、情绪识别方法、系统、设备和存储介质，情绪识别模型的生成方法包括：获取若干历史语音信号；对每个历史语音信号进行处理以得到语谱图；将每个历史语音信号转换成文本信息，对文本信息进行处理以生成词向量；将若干语谱图和若干词向量作为样本数据基于深度学习网络进行模型训练以得到多模态情绪识别模型。本发明利用多模态的思想，建立了一个基于语音和语音识别转换的文本信息两种输入的多模态情绪识别模型，能够对语音电话中的客人情绪进行实时的监测，解决了因单纯利用语音特征分析情绪会丢失语义信息造成不良情绪识别准确率不高，客人的直观感受和真人区别较大，进而导致用户体验度不高的问题。
模型生成方法情绪识别系统设备存储介质

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