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文档简介

司模型对所述符号序列进行意图识别和槽填充联能技术以及区块链技术，可应用于智慧城市领2根据所述叠加序列中的首个符号的隐藏层状态生成所述使用注意力机制对所述意图矩阵和所述叠加序列中的各个符号的隐藏层状态进行处根据所述目标文本的注意力矩阵确定所述目标文本的意图识别结果和槽对所述词嵌入序列、所述分段嵌入序列和所述位置嵌入序列进行叠加对所述叠加序列中的首个符号的隐藏层状态进行全连接层处理，得使用预设的目标函数对初始的神经网络模型进行训练，得到已训练的神经网络模型；3ns联合处理模块，用于生成与所述符号序列对应的叠加序列；对8.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在要求1至5中任一项所述的意图识别和槽填充4[0002]意图识别和槽填充是自然语言处理领域(尤其是智能问答领域)中非常重要的任56要创新点都在预训练(pre-training)方法上，即用了MaskedLM和NextSentence的包含上下文依赖关系的句子表示，可以用来处理多种自然语言处理(NaturalLanguage所述叠加序列。[0043]如图3所示，所述符号序列有A7[0046]步骤S1033、根据所述叠加序列中的首个符号的隐藏层状态生成所述目标文本的[0053]对所述各个全连接层输出向量进行拼接处理，即可得到所述目标文本的意图矩[0059]步骤S1034、使用注意力机制对所述意图矩阵和所述叠加序列中的各个符号的隐质可以被描述为一个查询(query)到一系列(键key-值value对)的映射。首先将query和每应的键值value进行加权求和得到注意力值(A8[0065]其中，H_(2:T)为所述叠加序列中除首个符号之外的各个符号的隐藏层状态，～＝[0066]步骤S1035、根据所述目标文本的注意力矩阵确定所述目标文本的意图识别结果9[0077]对应于上文实施例所述的一种意图识别和槽填充方法，图5示出了本申请实施例提供的一种意图识别和槽填充装置的一个实施例[0081]联合处理模块503，用于使用预设的神经网络模型对所述符号序列进行意图识别计算机可读指令62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示模块501述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机可读指令62在所述终端设备其它通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机可读指令以及所述终端设备6[0110]所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体

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