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摘要：本发明公开了一种意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，方法部分包括：获取用户输入的待识别文本，并对待识别文本进行编码，以获得待识别文本的多个字向量；获取意图识别模型，意图识别模型为根据预设训练样本集训练获得的神经网络模型，训练样本集中的每一输入样本对应一个意图标签链，意图标签链包括意图层级不同的多个标准意图标签；将多个字向量输入意图识别模型进行多层级的意图识别，以获得意图层级不同的多个意图识别标签；根据多个意图识别标签确定待识别文本的意图；本发明的意图识别模型，能够充分挖掘出不同层级意图之间的关联关系，提高了意图识别模型的识别精度，进而提高了对用户意图识别的准确性。
主权项：1.一种意图识别方法，其特征在于，包括：获取待识别文本，并对所述待识别文本进行编码，以获得所述待识别文本的多个字向量；获取意图识别模型，所述意图识别模型为根据预设训练样本集训练获得的神经网络模型，所述训练样本集中的每个输入样本对应一个意图标签链，所述意图标签链包括意图层级不同的多个标准意图标签；将所述多个字向量输入所述意图识别模型进行向量转换中，以获得所述待识别文本的上下文向量，以及多个所述字向量对应的隐态编码向量；将所述上下文向量进行多次解码循环，以获得每一解码循环的隐态解码向量，上一解码循环的输出为下一解码循环的输入；对多个所述隐态编码向量、所述每一解码循环的隐态解码向量进行基于注意力机制的处理，以获得多个目标向量；依次对所述多个目标向量进行意图预测，以获得多个意图识别标签；根据所述多个意图识别标签确定所述待识别文本的意图。
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百度查询： 深圳市普渡科技有限公司 意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质
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