【技术实现步骤摘要】
意图识别方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及自然语言处理
，具体涉及一种意图识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在客服与用户进行对话的过程中，用户可能会向客服表达多个意图，在一些情况下，需要准确识别并记录用户所表达的多个意图以供下游工作人员处理或方便后续的其他工作。一般地，可以通过人工记忆的方式记录对话过程中用户所表达的多个意图，但这种方式容易出现记错、漏记的情况。除此之外，也可以利用多意图分类模型对对话内容进行分类以得到多个意图，这种方式对模型的要求高，训练成本高，尤其在对话长度较长时，模型的分类效果差，难以得到准确的多个意图。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种意图识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够通过关键词匹配和滑窗枚举两种方法在客服与用户的对话过程中实时输出识别到的意图标签，得到对话的多标签组合，进而有利于在对话过程中为客服提供沟通策略支持。
[0004]第一方面，本申请的实施例提供了一种意图识别方法，包括：根据关键...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种意图识别方法，其特征在于，包括：根据关键词表确定对话中当前句是否包含所述关键词表中的关键词，其中，所述关键词表包括多个标签以及每个标签对应的至少一个关键词，所述关键词表中的每个关键词的标签召回率大于或等于第一预设阈值；在所述当前句包含所述关键词的情况下，确定所述关键词对应的目标标签，并获取包含所述当前句的上下文信息，将所述上下文信息输入到第一分类模型，得到第一分类结果，所述第一分类结果用于确定所述当前句对应的意图标签是否是所述目标标签，在所述当前句对应的意图标签是所述目标标签的情况下，将所述目标标签作为第一意图标签；按照预设步长和预设窗口大小依次定位所述对话中的局部文本信息；在所述第一意图标签包括二级标签的情况下，确定所述二级标签为参考意图标签，将所述参考意图标签所属的一级标签和所述局部文本信息输入第二分类模型，得到第二分类结果，所述第二分类结果包括第二意图标签，且所述第二意图标签对应的一级标签和所述第一意图标签对应的一级标签的场景类型相同，所述第一分类模型和所述第二分类模型所分类的意图标签的种类不同；将所述第一意图标签和所述第二意图标签作为所述对话的意图标签。2.根据权利要求1所述的意图识别方法，其特征在于，所述在所述第一意图标签包括二级标签的情况下，确定所述二级标签为参考意图标签，包括：在所述第一意图标签包括二级标签的情况下，获取所述上下文信息对应的第一表示向量；获取所述局部文本信息的第二表示向量；计算所述第一表示向量与所述第二表示向量之间的相似度值；在所述相似度值大于或等于第二预设阈值的情况下，将所述二级标签确定为所述参考意图标签。3.根据权利要求2所述的意图识别方法，其特征在于，所述局部文本信息为所述对话的完整文本信息中除所述当前句的上下文信息之外的文本信息；所述将所述参考意图标签所属的一级标签和所述局部文本信息输入第二分类模型，得到第二分类结果，包括：获取所述参考意图标签所属的一级标签的第三表示向量；将所述第三表示向量和所述第二表示向量输入所述第二分类模型；利用所述第二分类模型对所述第三表示向量和所述第二表示向量进行拼接，得到拼接表示向量；对所述拼接表示向量进行分类，得到参考分类结果；获取所述对话中用户针对所述参考分类结果的情感识别信息，若所述情感识别信息为积极的情感，则将所述参考分类结果确定为第二分类结果。4.根据权利要求1所述的意图识别方法，其特征在于，所述获取包含所述当前句的上下文信息并将所述上下文信息输入到第一分类模型，得到第一分类结果，包括：利用所述第一分类模型获取所述上下文信息的第一表示向量；对所述第一表示向量进行分类，得到所述第一分类结果，所述第一分类结果包括所述第一表示向量属于所述目标标签的第一概率和所述第一表示向量属于其他标签的第二概率，在所述第一概率大于或等于第三预设阈值时，表明所述当前句对应的意图标签与所述
目标标签一致。5.根据权利要求1所述的意图识别方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述关键词表包括的多个标签中，每个标签对应的至少...
【专利技术属性】
技术研发人员：范智超，蒋宁，夏粉，吴海英，
申请(专利权)人：马上消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。