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申请/专利权人：平安创科科技(北京)有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种联合任务实现方法、装置、设备及介质，涉及智慧金融及智能养老领域，所述方法包括：获取待识别的目标文本数据，并将所述目标文本数据转换为向量编码数据；通过向量编码数据和预设预设意图识别模型所述文本数据的意图类型；将所述向量编码数据输入预设实体识别模型，得到所述文本数据的实体信息；将所述意图类型和所述实体信息作为针对所述文本数据的联合任务的实现结果。通过获取并拼接所述向量编码数据的深层语义信息和浅层语义信息，加强文本之间的相关性，同时可以避免梯度消失等问题，联合任务中的意图识别和实体识别共享向量编码数据，同时预测两个任务结果，也能节省了机器资源的消耗。

主权项：1.一种联合任务实现方法，其特征在于，包括：获取待识别的目标文本数据，并将所述目标文本数据转换为向量编码数据；通过预设意图识别模型中的预设图注意网络获取所述向量编码数据的深层语义信息，通过所述预设意图识别模型中的预设辅助分支获取所述向量编码数据的浅层语义信息，并将所述深层语义信息和所述浅层语义信息输入所述预设意图识别模型中的预设多层感知网络，得到所述目标文本数据的意图类型，所述预设图注意网络为结合多头注意力机制的图注意网络，所述多头注意力机制为：使图注意网络基于交互数据计算图注意网络中各个节点的特征向量的机制，所述交互数据为：各个节点和与各个节点相邻的节点之间的注意力系数；所述通过所述预设意图识别模型中的预设辅助分支获取所述向量编码数据的浅层语义信息的步骤，包括：基于残差结构构建所述预设辅助分支；将所述向量编码数据输入所述预设辅助分支，得到浅层语义信息；将所述向量编码数据输入预设实体识别模型，得到所述目标文本数据的实体信息；所述将所述向量编码数据输入预设实体识别模型，得到所述目标文本数据的实体信息的步骤，包括：将所述向量编码数据输入所述预设实体识别模型中的双向长短期记忆网络，得到所述目标文本数据的上下文数据；将所述上下文数据输入所述预设实体识别模型中的第一前馈全连接网络，得到所述目标文本数据的实体开始位置数据集；将所述上下文数据输入所述预设实体识别模型中的第二前馈全连接网络，得到所述目标文本数据的实体结束位置数据集；基于所述实体开始位置数据集和所述实体结束位置数据集确定所述目标文本数据的实体信息；所述基于所述实体开始位置数据集和所述实体结束位置数据集确定所述目标文本数据的实体信息的步骤，包括：将所述实体开始位置数据集中各个实体开始位置数据输入所述预设实体识别模型中的双仿射分类器，得到针对所述实体开始位置数据的第一评分集，并在所述第一评分集中选择最大值的评分，作为第一目标评分，将与所述第一目标评分对应的实体开始位置数据，作为目标实体开始位置数据；将所述实体结束位置数据集中各个实体结束位置数据输入所述预设实体识别模型中的双仿射分类器，得到针对所述实体结束位置数据的第二评分集，并在所述第二评分集中选择最大值的评分，作为第二目标评分，将与所述第二目标评分对应的实体结束位置数据，作为目标实体结束位置数据；基于所述目标实体开始位置数据和所述目标实体结束位置数据确定所述目标文本数据的实体信息；将所述意图类型和所述实体信息作为针对所述目标文本数据的联合任务的实现结果。

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