[发明专利]基于深度学习的单轮对话数据分类方法、装置和电子设备有效
| 申请号： | 201810644408.0 | 申请日： | 2018-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN108959482B | 公开（公告）日： | 2022-01-21 |
| 发明（设计）人： | 杨鹏 | 申请（专利权）人： | 北京慧闻科技（集团）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35;G06F16/33 |
| 代理公司： | 北京睿邦知识产权代理事务所(普通合伙) 11481 | 代理人： | 徐丁峰 |
| 地址： | 100124 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及基于深度学习的单轮对话数据分类方法、装置和电子设备。该方法包括：对获取的单轮对话数据进行词向量转化以获得所述单轮对话数据的词向量表示；通过双向长短期记忆层处理所述单轮对话数据的词向量表示以获得与所述单轮对话数据对应的隐状态序列；以注意力机制层对所述隐状态序列中的每个隐状态进行加权求和以获得与所述单轮对话数据对应的句子向量表达；以及，以用于分类的逻辑回归模型处理所述句子向量表达以获得所述单轮对话数据相对于所述逻辑回归模型的多个标签的概率分布。这样，可以通过双向长短期记忆和注意力机制对单轮对话数据中的用户特征进行提取，从而改进单轮对话场景下的分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 轮对 数据 分类 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的单轮对话数据分类方法，包括：对获取的单轮对话数据进行词向量转化以获得所述单轮对话数据的词向量表示；通过双向长短期记忆层处理所述单轮对话数据的词向量表示以获得与所述单轮对话数据对应的隐状态序列；以注意力机制层对所述隐状态序列中的每个隐状态进行加权求和以获得与所述单轮对话数据对应的句子向量表达；以及以用于分类的逻辑回归模型处理所述句子向量表达以获得所述单轮对话数据相对于所述逻辑回归模型的多个标签的概率分布。
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