【技术实现步骤摘要】
一种意图识别方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及金融科技(Fintech)领域，尤其涉及一种意图识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，越来越多的技术应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技转变，但由于金融行业的安全性、实时性要求，也对技术提出的更高的要求。在金融领域的客服服务中，快速准确地识别出人机交互中用户的意图成为客服面临的巨大挑战，若能及时识别出用户在对话中的意图，对提升整个对话的质量以及提升用户的体验，具有重大的意义。现有的意图识别方法是结合固定权重的上下文对句子的意图进行识别。即从对话数据中选取固定数量的上下文，然后为选取的上下文配置固定权重，然而，若通过上述方式进行意图识别，需要人工定义选取上下文的数量和固定权重，人工选取受主观经验影响较大，会造成因数量和固定权重选取不当带来的误差，使得句子识别出来的意图和真实意图偏差较大，从而导致意图识别的准确性较低。综上，目前亟需一种意图识别方法，用以解决现有技术中存在结合固定权重的上下文对句子的意图进行识别，导致意图识别
【技术保护点】
1.一种意图识别方法，其特征在于，包括：/n获取对话中的各句子；所述对话中的各句子包括待识别句子和所述待识别句子对应的上下文句子；/n对所述各句子分别进行向量化处理，得到所述各句子的句向量；/n基于第一预设权重矩阵，对所述各句子的句向量进行合并处理，得到合并后的句向量；其中，所述第一预设权重矩阵用于表示所述对话中的各句子对所述待识别句子的意图影响权重；所述意图影响权重为基于标注意图的样本句子和所述样本句子的上下文句子，对所述样本句子的意图的影响力进行训练学习得到的；/n基于所述合并后的句向量，确定出所述待识别句子的意图。/n
【技术特征摘要】
1.一种意图识别方法，其特征在于，包括：
获取对话中的各句子；所述对话中的各句子包括待识别句子和所述待识别句子对应的上下文句子；
对所述各句子分别进行向量化处理，得到所述各句子的句向量；
基于第一预设权重矩阵，对所述各句子的句向量进行合并处理，得到合并后的句向量；其中，所述第一预设权重矩阵用于表示所述对话中的各句子对所述待识别句子的意图影响权重；所述意图影响权重为基于标注意图的样本句子和所述样本句子的上下文句子，对所述样本句子的意图的影响力进行训练学习得到的；
基于所述合并后的句向量，确定出所述待识别句子的意图。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述各句子分别进行向量化处理，得到所述各句子的句向量，包括：
将所述各句子分别输入到向量化处理模型进行处理，并基于第二预设权重矩阵，对所述向量化处理模型各层输出的语义特征向量进行调整，得到各句子的句向量；所述第二预设权重矩阵用于表示所述向量化处理模型中各层提取的语义特征向量的权重。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述各句子分别输入到向量化处理模型进行处理，并基于第二预设权重矩阵，对所述向量化处理模型各层输出的语义特征向量进行调整，得到各句子的句向量，包括：
针对每个句子，将所述句子输入到所述向量化处理模型进行处理，得到所述句子在各层输出的语义特征向量，并根据所述第二预设权重矩阵，对所述句子在各层输出的语义特征向量进行加权处理，得到所述句子的句向量。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一预设权重矩阵，对所述各句子的句向量进行合并处理，得到合并后的句向量，包括：
基于所述第一预设权重矩阵，确定出所述各句子的意图影响权重；
根据所述各句子的意图影响权重对所述各句子的句向量进行加权合并，得到所述合并后的句向量。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一预设权重矩阵，确定出所述各句子的意图影响权重，包括：
针对每个句子，根据所述句子在所述对话中的位置，将所述第一预设权重矩阵中处于所述位置的参数值作为所述句子的意图影响权重。
6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一预设权重矩阵是基于标注意图的样本句子和所述样本句子的上下文句子在进行意图识别模型训练时得到的，包括：
根据初始的第一预设权重矩阵，对所述标注意图的样本句子的句向量和所述样本句子的上下文句子的句向量进行合并处理，得到所述合并处理后的句向量；
将所述合并处理后的句向量输入到初始的意图识别模型进行训练，得到所述样本句子的预测意图，并通过所述预测意图与所述标注意图之间的损失函数更新所述初始的第一预设权重矩阵和所述初始的意图识别模型，直至满足训练终止条件，得到所述意图识别模型和所述第一预设权重矩阵。
7.如权利要求2至...
【专利技术属性】
技术研发人员：周楠楠，汤耀华，杨海军，徐倩，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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