[发明专利]一种基于多任务学习的对话意图识别方法及识别系统有效
| 申请号： | 202011433531.1 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112417894B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 聂桂芝;陆明名 | 申请（专利权）人： | 上海方立数码科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/35 | 分类号： | G06F40/35;G06F40/211;G06F40/284;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海麦其知识产权代理事务所(普通合伙) 31257 | 代理人： | 董红曼 |
| 地址： | 200333 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多任务学习的对话意图识别方法，包括以下步骤：S1：采集对话语料，构造Complete数据集；S2：选取部分对话，标注每个语句的意图，构造Intent数据集；S3：划分Intent数据集为训练集、验证集和测试集；S4：输入Intent训练集和Complete数据集，训练多任务学习模型；S5：每完成一次训练迭代，计算Intent验证集的损失值；S6：选择验证集损失值最小时的模型作为训练得到的最终模型；S7：利用Intent测试集评估模型性能，计算样本准确率等评价指标；S8：将新的对话语句输入已训练好的模型，识别其意图。本发明充分利用对话语句之外的辅助信息学习丰富的语句表征，以此提升意图识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 对话 意图 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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