【技术实现步骤摘要】
一种业务意图的识别方法及识别装置
[0001]本申请涉及意图识别
，尤其是涉及一种业务意图的识别方法及识别装置。
技术介绍
[0002]随着人工智能相关技术的发展，智能对话机器人的应用已经越来越普及，人们对于人工智能对话机器人的期望和要求也越来越高。
[0003]目前，智能对话机器人往往依赖自然语言理解模型(NLU模型)来识别出每个应用场景下对话所指示的用户意图。然而，随着应用场景中业务内容的不断丰富和扩展，自然语言理解模型的规模也不断变大。但目前，大规模的自然语言理解模型存在识别准确率低、识别效果不佳等问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种业务意图的识别方法及识别装置，首先使用第一自然语言理解模型识别出预估意图，再使用该业务模块对应的第二自然语言理解模型识别出预估意图下具体的真实意图。这样，通过将业务内容拆分成多个业务模块，并分别训练出每个业务模块对应的第二自然语言理解模型，再从各第二自然语言理解模型的训练数据中抽取数据训练第一自然语言理解模型，可以缩小模型的规模...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种业务意图的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：获取当前咨询对话中的目标识别语句；使用第一自然语言理解模型识别出所述目标识别语句所指示的预估意图；从各第二自然语言理解模型中筛选出与所述预估意图所指示的业务模块对应的第二目标自然语言理解模型；其中，目标业务场景的业务内容被预先拆分成多个业务模块；每个业务模块对应的第二自然语言理解模型由每个业务模块相关的语料数据训练得到；所述第一自然语言理解模型由从各业务模块相关的语料数据中抽取出的语料数据训练得到；使用所述第二目标自然语言理解模型，从所述第二目标自然语言理解模型中的各业务意图中识别出所述目标识别语句所指示的真实意图。2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述各第二自然语言理解模型通过以下步骤训练得到：根据所述目标业务场景中的业务内容，将所述业务内容拆分为多个业务模块；针对每个业务模块，构建与该业务模块对应的初始第二自然语言理解模型；根据该业务模块中的业务内容，确定指示该业务模块的意图、该业务模块的意图下包括的各业务意图、可体现各业务意图的表达语句、对应多种可选业务回复结果的每个业务意图关联的各实体条件以及可指示各实体条件的表达语句；其中，对于对应多种可选业务回复结果的每个业务意图，该业务意图关联的各实体条件用于从多种可选业务回复结果中确定出对该业务意图的实际业务回复结果；使用该业务模块的意图下包括的各业务意图、可体现各业务意图的表达语句、对应多种可选业务回复结果的每个业务意图关联的各实体条件以及可指示各实体条件的表达语句，对该初始第二自然语言理解模型进行训练，得到与该业务模块对应的第二自然语言理解模型。3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述第一自然语言理解模型通过以下步骤训练得到：构建所述目标业务场景对应的初始第一自然语言理解模型；针对所述目标业务场景下的每个业务模块，从用于训练得到与该业务模块对应的第二自然语言理解模型中的表达语句中抽取出表达语句；使用各业务模块的意图、抽取出的表达语句以及对应多种可选业务回复结果的每个业务意图关联的各实体条件，对所述初始第一自然语言理解模型进行训练，得到所述第一自然语言理解模型。4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，在使用所述第二目标自然语言理解模型，从所述第二目标自然语言理解模型中的各业务意图中识别出所述目标识别语句所指示的真实意图之后，所述识别方法还包括：使用预先构建的知识图谱确定能否得到对所述真实意图的业务回复结果；其中，所述知识图谱中包括多个业务意图、每个业务意图对应的至少一种可选业务回复结果、对应多种可选业务回复结果的每个业务意图关联的实体条件以及每个实体条件对应的引导话术；若能，则向用户反馈所述业务回复结果，以使用户根据所述业务回复结果的指示办理业务；若不能，则使用所述知识图谱确定为得到所述业务回复结果所需的各实体条件对应的
引导话术；向用户反馈所述引导话术，以使用户根据所述引导话术补充所需的各实体条件。5.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于，在使用第一自然语言理解模型识别出所述目标识别语句所指示的预估意图之后，所述识别方法还包括：若所述预估意图为用于补充实体条件的意图，则使...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡坤祥，张宏伟，庞立敏，李凯凯，邹紫城，
申请(专利权)人：中电金信软件上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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