一種基于上下文注意流的對話意圖識別系統(tǒng)及方法
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN202110634398.4 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN113094475B | 公開(公告)日 | 2021-09-21 |
申請公布號 | CN113094475B | 申請公布日 | 2021-09-21 |
分類號 | G06F16/33(2019.01)I;G06F16/332(2019.01)I;G06F16/35(2019.01)I;G06F40/211(2020.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 分類 | 計算;推算;計數; |
發(fā)明人 | 江嶺;黃鵬;張振羽 | 申請(專利權)人 | 成都曉多科技有限公司 |
代理機構 | 成都睿道專利代理事務所(普通合伙) | 代理人 | 薛波 |
地址 | 610000四川省成都市天府新區(qū)興隆街道湖畔路西段123號 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本發(fā)明提供一種基于上下文注意流的對話意圖識別系統(tǒng)及方法,包括輸入編碼模塊、自相關系數分析模塊、前饋神經網絡和多任務學習模塊;輸入編碼模塊用于將包含若干個單詞的輸入語句進行編碼處理,得到對應的表征向量;自相關系數分析模塊用于將當前語句的表征向量與各個歷史對話語句的表征向量進行拼接后進行計算,得到融合了問題信息的上文語句表示向量;然后根據所述上文語句表示向量進行特征融合,得到融合了對話上下文信息的上下文句子表示向量;最后根據當前語句的表征向量和所述上下文句子表示向量進行點積運算,獲得用于意圖識別的特征向量;多任務學習模塊用于根據系統(tǒng)的總損失函數對特征向量進行優(yōu)化,提高了對話意圖識別的效率和準確率。 |
