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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于损失函数的意图识别方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111460806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010156696.2，技术领域涉及：G06F40/35；该发明授权基于损失函数的意图识别方法、装置、设备及存储介质是由阮晓义设计研发完成，并于2020-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于损失函数的意图识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，公开了基于损失函数的意图识别方法、装置、设备及存储介质，用于直接计算文本中每个标签对损失函数的影响，提高了模型对多个意图的识别能力。本发明方法包括：获取待识别文本，待识别文本用于指示目标用户的至少一个意图；调用改进的机器学习模型FastText的输入层对待识别文本进行分词，得到多个分词向量；调用改进的FastText的隐藏层对多个分词向量进行叠加平均，得到文档向量；调用二分类用的交叉熵损失函数BCELoss对文档向量中的每个潜在意图进行计算，得到多个潜在意图的损失值；根据每个潜在意图对应的损失值以及预先设置的阈值对多个潜在意图的损失值进行筛选，基于筛选后的损失值确定待识别文本的多个候选意图标签。

本发明授权基于损失函数的意图识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于损失函数的意图识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别文本，所述待识别文本用于指示目标用户的至少一个意图； 通过预置的词袋对所述待识别文本进行分词，得到多个候选词语；调用预置的n元模型对所述多个候选词语进行表征，得到每个候选词语的模型特征；将每个候选词语的模型特征输入到改进的机器学习模型FastText的输入层对所述待识别文本进行分词，得到多个分词向量；每个分词向量对应一个候选词语； 调用所述改进的机器学习模型FastText的隐藏层对所述多个分词向量进行叠加平均，得到文档向量； 调用二分类用的交叉熵损失函数BCELoss对所述文档向量中的每个潜在意图进行计算，得到多个潜在意图的损失值； 根据每个潜在意图对应的损失值以及预先设置的阈值对所述多个潜在意图的损失值进行筛选，基于筛选后的损失值确定所述待识别文本的多个候选意图标签； 所述调用二分类用的交叉熵损失函数BCELoss对所述文档向量中的每个潜在意图进行计算，得到多个潜在意图的损失值，包括： 将文档向量输入到改进的机器学习模型FastText中进行负采样，得到多个采样向量； 调用分层分类器将所述多个采样向量导入树形结构，得到树形分类结构，所述树形分类结构包括多个潜在意图标签； 通过S型阈值函数Sigmoid和二分类用的交叉熵损失函数BCELoss对所述多个潜在意图标签进行计算，得到多个潜在意图的损失值。

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