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申请/专利权人：北京中关村科金技术有限公司

摘要：本发明提供一种智能客服意图识别方法、装置及系统，基于排异代价进行调校，让不同客服服务类别对应的目标特征抽取子算法之间的重复性减少，增加互相补充的能力，最大化减少不同目标特征抽取子算法输出描述知识间的联系，提高不同目标特征抽取子算法输出描述知识的垂直性，从而增加各个子算法的结合预测能力，同时基于调校示例服务关联网络得到目标意图识别算法，不需要太多参数，调校难度降低，再基于每一客服服务类别对应的目标文本描述知识和目标意图识别算法中的多个客服服务类别分别对应的目标意图识别子算法，确定待识别对话文本对应的目标文本意图信息，可提高目标意图识别算法针对具有多客服服务类别的客服对话文本的意图识别准确性。

主权项：1.一种智能客服意图识别方法，其特征在于，应用于智能客服意图识别系统，所述方法包括：从目标数据库中调取待识别对话文本；将所述待识别对话文本输入目标意图识别算法中的多个客服服务类别分别对应的目标特征抽取子算法进行描述知识挖掘操作，获得每一客服服务类别对应的目标文本描述知识；所述目标意图识别算法为通过排异代价对示例特征抽取子算法中的示例服务关联网络调校得到，所述排异代价用于指示目标兼容描述知识的匹配性评分，所述目标兼容描述知识为任两个客服服务类别对应的示例服务关联网络输出的兼容描述知识；其中，所述示例服务关联网络为完成客服服务类别适配的神经网络，输出的特征信息用于描述任意两个客服服务类别的匹配性；通过所述每一客服服务类别对应的目标文本描述知识和所述每一客服服务类别对应的目标意图识别子算法，确定所述待识别对话文本对应的目标文本意图信息；其中，所述目标意图识别算法的调校过程包括：获取第一示例对话文本集合；将所述第一示例对话文本集合输入预设神经网络算法的所述多个客服服务类别分别对应的示例特征抽取子算法进行描述知识挖掘操作，获得所述每一客服服务类别对应的示例兼容描述知识；通过目标服务类别组对应的示例兼容描述知识，确定所述目标服务类别组对应的排异代价；所述目标服务类别组为所述多个客服服务类别中的任两个；通过所述目标服务类别组对应的排异代价，对所述目标服务类别组对应的示例服务关联网络进行调校，获得所述目标意图识别算法。

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