一种多意图识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种多意图识别方法及系统，其中，所述方法包括：获得第一多意图标注数据集；将所述第一多意图标注数据集输入胶囊网络模型，对所述胶囊网络模型进行训练；获得第一待识别数据；将所述第一待识别数据输入训练好的所述胶囊网络模型进行预测，获得第一输出结果，获得当前场景意图集合；获得第一判断结果；根据所述第一判断结果，获得第一意图语句和第二意图语句；合并所述第一意图语句和所述第二意图语句，获得回复语句。解决了存在智能外呼语义理解技术是基于任务式的话术流程对话识别单意图，缺少针对用户多意图动态调整后续话术流程，理解用户意图耗时长，导致用户体验不佳的技术问题。佳的技术问题。佳的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种多意图识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及消息自然语言处理
，具体涉及一种多意图识别方法及系统。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术在各行各业的加速落地，智能外呼系统应运而生，解决了在大话务量场景需求下传统人力运营呼叫中心人力不足、效率低下等问题，目前已广泛应用于金融、银行、电商等领域。目前多意图识别的现有技术主要有两种：一种是将多意图识别转换为多个单意图识别，如通过句法分析或断句模型将用户输入的语句分为多条子语句，再将每一条子语句依次输入单意图识别模型识别各个子语句的意图；另一种是利用编码器或预训练模型将用户的输入文本转换为句向量，然后将多意图识别问题作为多标签分类问题，利用深度学习的多标签分类模型判别用户的多种意图。
[0003]但本申请专利技术人在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
[0004]存在智能外呼语义理解技术是基于任务式的话术流程对话识别单意图，缺少针对用户多意图动态调整后续话术流程，理解用户意图耗时长，导致用户体验不佳的技术问题。
专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多意图识别方法,其中，所述方法包括：获得第一多意图标注数据集；将所述第一多意图标注数据集输入胶囊网络模型，对所述胶囊网络模型进行训练；获得第一待识别数据；将所述第一待识别数据输入训练好的所述胶囊网络模型进行预测，获得第一输出结果，所述第一输出结果包括第一预测用户意图集合；根据所述第一预测用户意图集合，获得当前场景意图集合；判断所述当前场景意图集合中各意图之间是否存在依赖关系，获得第一判断结果；根据所述第一判断结果，获得第一意图语句和第二意图语句；合并所述第一意图语句和所述第二意图语句，获得回复语句。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述将所述第一多意图标注数据集输入胶囊网络模型，对所述胶囊网络模型进行训练，包括：将所述第一多意图标注数据集通过预训练模型进行向量化表示，作为所述胶囊网络模型的输入句向量；将所述输入句向量依次通过胶囊网络模型的卷积层、初级胶囊层、卷积胶囊层和全连接胶囊层进行特征提取，同时利用动态路由机制来学习低层特征到高层特征的映射关系，获得第一输出胶囊；根据所述第一输出胶囊的范数输出意图标签的概率；利用间隔损失函数最小化训练数据的损失和，经过有限的迭待次数后得到训练完毕的所述胶囊网络模型。3.如权利要求1所述的方法，其中，所述将所述第一待识别数据输入训练好的所述胶囊网络模型进行预测，获得第一输出结果，包括：对所述第一待识别数据进行数据预处理，转换为第一待识别句向量；通过所述胶囊网络模型对所述第一待识别句向量进行深层特征提取，利用训练好的模型参数计算获得第二输出胶囊；通过所述第二输出胶囊的范数计算输出所述第二输出胶囊中各意图标签的概率；获得预定判断阈值；判断所述概率是否大于所述预定判断阈值，获得第二判断结果；根据所述第二判断结果，获得所述第一预测用户意图集合。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一预测用户意图集合，获得当前场景意图集合，包括：获得知识库的结构化信息；根据知识库的结构化信息判断所述第一预测用户意图集合中的各意图是否属于当前场景；如果第一预测用户意图集合中的所述意图不属于当前场景，去除所述意图...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯鑫，俞智健，
申请(专利权)人：百融至信北京征信有限公司，
类型：发明
国别省市：