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申请/专利权人：北京分贝通科技有限公司
摘要：本发明公开了一种DialogAct的识别算法，涉及自然语言处理技术领域。本发明与之前的对话信息识别算法相比，改进了现有技术中使用attention机制实现的识别算法对文本进行识别容易受到句子中的非关键内容的干扰；具有较高的算力要求；需要有GPU的支持；更多适用于序列输出；且建模过程相对复杂的问题，本发明提出一种基于双向LSTM网络对Utterance进行反复的拼接与学习的DialogAct识别模型，能够更好地捕捉其中的时序特征和上下文信息，有助于提高模型的预测准确率，能够同时适用基于IM以及基于语音转写之后的对话数据，其建模过程相对简单，可以降低算力要求，并且减少低质量语音转写数据带来的干扰。
主权项：1.一种DialogAct的识别算法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集并输入Dialog数据；S2：根据Dialog数据中的Utterance构建数据集；S3：将Dialog数据中的Utterance作为第一输入向量进行tokenization处理；S4：将tokenization处理后得到的token进行Userroleembeddings处理得到第二输入向量；S5：将第二输入向量再次输入至双向LSTM网络中，将双向LSTM网络每一层输出的隐藏状态进行拼接作为第三输入向量，将第三输入向量输入至CRF层进行处理得到的最终输出向量，即为DialogAct的识别结果；S6：将N_batches个已知角色的Dialog数据作为一个batch输入至S1～S5中进行训练得到DialogAct的识别模型；S7：基于训练完成的DialogAct的识别模型进行未知角色的Dialog数据的DialogAct识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京分贝通科技有限公司 一种Dialog Act的识别算法
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