CN110334201A 一种意图识别方法、装置及系统 （中国工商银行股份有限公司）

2利用不同业务类型的语义识别模型对所述会话向量若所述初始语义识别结果对应的概率值大于或等于所述优先级最高的语义识别模型若所述初始语义识别结果对应的概率值小于所述优先级最高的语义识别模型对应的得的初始语义识别结果对应的概率值大于或等于对应的语从所述历史会话信息中获取单轮会话信息和所述单轮会话语义识别模块，用于利用不同业务类型的语义识别3若所述初始语义识别结果对应的概率值大于或等于所述优先级最高的语义识别模型若所述初始语义识别结果对应的概率值小于所述优先级最高的语义识别模型对应的得的初始语义识别结果对应的概率值大于或等于对应的语8.一种意图识别数据处理设备，其特征在于，所述词向量生成单元用于从所述数据存储单元调用所述词向量预训练模型，所述语义识别单元用于从所述数据存储单元调用所述语义所述意图选择单元用于从所述数据存储单元获取所述会话请求信息的会话上文信息、45述用户交互单元接收到的会话请求信息转化为会话向量信息，并发送给所述语义识别单[0025]所述意图选择单元用于从所述数据存储单元获取所述会话请求信息的会话上文6[0038]本说明书中意图识别方法可以应用在客户端或服务器中，客户端可以是智能手7[0049]本说明书实施例可以利用不同业务类型语义识别模型对转换后的会话向量信息[0051]在具体的实施过程中，用户每一次输入的会话请求即用户对8[0060]例如：利用语义识别模型对用户对话信息转换后的会话向量信息进行语义识别[0065]若所述初始语义识别结果对应的概率值大于或等于所述优先级最高的语义识别[0066]若所述初始语义识别结果对应的概率值小于所述优先级最高的语义识别模型对9至获得的初始语义识别结果对应的概率值大于或等于对应概率阈值为0.8，问答语义识别模型的概率阈值为0.9，闲聊语义识别模型的概率阈值为议的形式反馈给用户。[0074]从所述历史会话信息中获取单轮会话信息和所述单轮会话信息对应的语义识别[0077]在具体的实施过程中，图2是本说明书一个实施例中意图排序模型的训练方法示[0089]词向量生成单元2可以将用户请求文本进行预处理后，使用词向量预训练模型将[0090]语义识别单元3可以负责使用单元中各语义识别模型进行语义识别，输出所有语识别模型算法的选择不同而不同，利用softmax函数计算得到各意图分类(即语义识别结[0104]上式中，x可以表示输入意图识别模型的特征数据，i可以表示第i个语义识别结方法装置。所述的装置可以包括使用了本说明书实施例所述方法的系统(包括分布式系例中的意图识别装置可以是设置能够与用户进行对话的终端或能够实现其功能的设备中，本说明书实施例不作具体限定。如图5所示，本说明书实施例中一种意图识别装置可以包[0119]若所述初始语义识别结果对应的概率值大于或等于所述优先级最高的语义识别[0120]若所述初始语义识别结果对应的概率值小于所述优先级最高的语义识别模型对至获得的初始语义识别结果对应的概率值大于或等于对应的语[0122]需要说明的，上述所述的装置根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方比图6中所示更多或者更少的组件，例如还可以包括其他的处理硬件，如数据库或多级缓[0140]存储器200可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本说明书实施例中的风险防控方法对应的程序指令/模块，处理器100通过运行存储在存储器200内的软件程序以[0141]传输模块300用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括[0142]上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围[0143]本说明书提供的上述实施例所述的方法或装置可以通过计算机程序实现业务逻[0144]本说明书实施例提供的上述风险防控方法或装置可以在计算机中由处理器执行[0147]上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者说明书实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实[0154]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一[0160]本说明书实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的或者特点包含于本说明书实施例的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。