基于句法分析的意图识别模型制造技术

本申请公开了一种基于句法分析的意图识别模型，所述意图识别模型包括如下步骤：建立模板库：通过现有用户提问数据及其标签来建立模板库；对用户问题进行意图分类：对用户问题句子进行句法解析，并判断句式之后跟模板库中的句法模板进行匹配；系统维护：建立好规则库并可以用于意图识别后就需要考虑系统后续维护优化的问题。该种基于句法分析的意图识别模型、规则库无限扩展：通过汉语学家总结出的汉语常用十种句式可以包含易车网对话系统中所有用户交互中句子的句式；通过句法解析出的句子中心词和修饰词来建立模板成立模板库，模板库可以无限扩充，模板之间不会产生冲突。模板之间不会产生冲突。模板之间不会产生冲突。

【技术实现步骤摘要】
基于句法分析的意图识别模型


[0001]本申请涉及句法分析
，尤其是一种基于句法分析的意图识别模型。

技术介绍

[0002]意图识别是NLP(自然语言处理)领域经典任务之一，常用于对话系统，搜索引擎，智能物联网和机器人等应用场景下；对话系统在工业界最常用的实现形式是用户说话
‑
>ASR语音转文本
‑
>NLU自然语言理解
‑
>DM对话管理
‑
>NLG自然语言生成回复
‑
>用户下一轮说话的pipeline形式；其中ASR语音转文本已有腾讯，科大讯飞，百度等成熟的SDK，可以将通用的汉语语言很好的转正文本形式；通过ASR模块得到用户语言的文本形式后，下一步就是在NLU模块正确理解用户话的意思，也就是意图识别；在一个汽车领域的对话系统中，用户的意图除了搜车还可能有其他很多方面，比如
‘
用车
’
，
‘
贷款买车
’
，...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于句法分析的意图识别模型，其特征在于：所述意图识别模型包括如下步骤：1.建立模板库：通过现有用户提问数据及其标签来建立模板库；2.对用户问题进行意图分类：对用户问题句子进行句法解析，并判断句式之后跟模板库中的句法模板进行匹配；3.系统维护：建立好规则库并可以用于意图识别后就需要考虑系统后续维护优化的问题。2.根据权利要求1所述的一种基于句法分析的意图识别模型，其特征在于：所述步骤(1)中建立模板库，首先利用句法分析工具对某一特定意图下的所有用户提问数据进行句法解析。3.根据权利要求2所述的一种基于句法分析的意图识别模型，其特征在于：所述句法依赖结果要更加清晰，更有利于开发人员总结模板，对ddparser解析出的结果建立依赖图。4.根据权利要求3所述的一种基于句法分析的意图识别模型，其特征在于：所述依赖图建立好后，我们把句子成分之间的依赖关系转换成类似句法成分分析CFG语法生成规则；以便于开发人员更直观的构建规则库了。5.根据权利要求1所述的一种基于句法分析的意图识别模型，其特征在于：所述步骤(1)中建立模板库需要判断句式并建立模板；不同句式之间建立模板和后续匹配模板的方法区别很大，所以我们首先判断用户问题的句式然后在不同句式下建立规则库；根据用户历史数据和文献查阅最终确定七种句式；...

【专利技术属性】
技术研发人员：张善睿，陈坤，宋海东，杨林凤，张磊，李磊，时孟旭，
申请(专利权)人：北京比特易湃信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：