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摘要：本发明公开了一种基于bert+bilstm+crf并融合句型分析的查询意图识别方法，包括：标注构建数据集，定义领域意图，明确意图分类、意图词槽，构建词槽对应的领域术语集，收集问题集，标注问题意图分类和词槽信息；根据标注的问题和对应的意图信息，生成句型模式，用于意图识别模型推理阶段的匹配验证；基于bert+bilstm+crf构建查询意图识别模型。本发明融合槽位词典匹配，句型模式分析，基于bert+bilstm+crf的槽位实体识别，基于bert的意图分类，较好的解决了模型训练数据与模型预测数据分布不一致时，模型错误识别的问题，提高了模型对用户输入口语化内容意图识别的精确性。
主权项：1.一种基于bert+bilstm+crf并融合句型分析的查询意图识别方法，其特征在于，所述方法包括：A标注构建数据集，定义领域意图，明确意图分类、意图词槽，构建词槽对应的领域术语集，收集问题集，标注问题意图分类和词槽信息；B根据标注的问题和对应的意图信息，生成句型模式，用于意图识别模型推理阶段的匹配验证；C基于bert+bilstm+crf构建查询意图识别模型。
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百度查询： 同方知网(北京)技术有限公司 《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司 一种基于bert+bilstm+crf并融合句型分析的查询意图识别方法
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