【技术实现步骤摘要】
基于投票决策的意图分类方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及自然语言处理领域，尤其涉及基于投票决策的意图分类方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
意图分类是人机对话领域的一个重要组成部分，在人机交互系统，对于用户的输入内容均需意图分类系统进行判别分类，并将用户的输入内容分类到准确的意图，才能进行后续的任务。意图分类系统决定了整个人机对话系统的上限，因此，提高意图分类系统的普适性和鲁棒性，能够大幅度提高人机对话系统的服务质量以及提高用户的满意度。目前业内的系统主要基于有监督的机器学习模型来进行意图分类，但是在实际应用过程中存在以下不足：采用监督的机器学习模型时，对于每个意图类别都需要有大量的标注语料；在新增加意图类别时，需要进行额外的模型训练才可进行意图识别处理，因而，导致进行意图分类的便捷性低。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于投票决策的意图分类方法、装置、设备及存储介质，旨在提高意图分类的便捷性。本专利技术实施例的第一方面提供一种基于投票决策的意图分类方法，包括：对待...
【技术保护点】
1.一种基于投票决策的意图分类方法，其特征在于，包括：/n对待处理文本进行关键词提取，获得目标关键词，所述待处理文本用于指示输入的咨询信息；/n将所述目标关键词作为索引检索预置的历史文本，得到与所述目标关键词对应的候选历史文本，所述历史文本用于指示在接收所述待处理文本之前数据库中存储的咨询信息；/n通过基于深度学习的模板语义相似度算法和句法相似度算法计算所述候选历史文本的得分；/n根据所述得分对所述候选历史文本进行排序和投票决策，得到目标历史文本，获取所述目标历史文本中预标记的意图类别，将所述意图类别作为所述待处理文本的目标意图类别。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于投票决策的意图分类方法，其特征在于，包括：
对待处理文本进行关键词提取，获得目标关键词，所述待处理文本用于指示输入的咨询信息；
将所述目标关键词作为索引检索预置的历史文本，得到与所述目标关键词对应的候选历史文本，所述历史文本用于指示在接收所述待处理文本之前数据库中存储的咨询信息；
通过基于深度学习的模板语义相似度算法和句法相似度算法计算所述候选历史文本的得分；
根据所述得分对所述候选历史文本进行排序和投票决策，得到目标历史文本，获取所述目标历史文本中预标记的意图类别，将所述意图类别作为所述待处理文本的目标意图类别。
2.根据权利要求1所述的基于投票决策的意图分类方法，其特征在于，所述根据所述得分对所述候选历史文本进行排序和投票决策，得到目标历史文本，获取所述目标历史文本中预标记的意图类别，将所述意图类别作为所述待处理文本的目标意图类别，包括：
将得分作为候选历史文本对应的意图类别的权重值；
根据所述权重值按照从大到小的顺序对所述候选历史文本进行排序，得到排序历史文本；
获取在预设排位范围内的排序历史文本，得到候选排序历史文本；
对所述候选排序历史文本进行加权计算，并将加权计算所得的值最大的候选排序历史文本作为目标历史文本；
获取所述目标历史文本中的标签信息，识别所述标签信息中预标记的意图类别，并将所述意图类别作为所述待处理文本的目标意图类别。
3.根据权利要求1所述的基于投票决策的意图分类方法，其特征在于，所述对待处理文本进行关键词提取，获得目标关键词之前，所述基于投票决策的意图分类方法还包括：
获取初始历史文本，并对所述初始历史文本进行关键词提取，得到初始关键词；
通过倒排索引算法创建所述初始关键词和所述初始历史文本之间的对应关系，得到历史文本。
4.根据权利要求3所述的基于投票决策的意图分类方法，其特征在于，所述将所述目标关键词作为索引检索预置的历史文本，得到与所述目标关键词对应的候选历史文本，包括：
将所述目标关键词作为索引，根据所述索引和所述对应关系对所述历史文本进行检索，得到第一集合；
根据所述目标关键词对所述待处理文本和所述历史文本进行语义匹配，得到第二集合；
将所述第一集合与所述第二集合进行并集处理，得到候选历史文本。
5.根据权利要求4所述的基于投票决策的意图分类方法，其特征在于，所述将所述目标关键词作为索引，根据所述索引和所述对应关系对...
【专利技术属性】
技术研发人员：马跃，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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