【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]本专利技术涉及人工智能领域，尤其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]近年来，随着人工智能技术的进步，人工智能领域也得到了空前的发展
。
基于数据进行训练得到的机器学习模型也在多个领域展开应用
。
例如，可以在金融科技领域中的电子交易场景中，利用意图识别模型识别出金融经理及目标客户的意图并作出回答
。
目前，在进行多个算法模型的训练时，一般是手动标注出一批语料并训练出对应的模型，在每次更新版本的时候将训练好的模型更新到生产环境中
。
而面对新增业务场景及语料变更的情景时，都需要线下手动训练模型，因此造成沟通成本大
、
上线周期长，而且人为干预多，易出错等问题
。
随着业务量激增，带来高昂的人力成本，使得模型训练的效率较低
。
因此，亟待提出一种效率更高的意图识别方法
。
【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，所述方法包括：当接收到待训练交易任务对应的训练任务请求时，对预构建的任务队列进行队列空间判断，得到空间判断结果；当所述空间判断结果为判断通过时，识别出符合预设要求的处理器机器，并通过分布式队列框架将所述处理器机器发送至工作节点；若所述工作节点监听到所述待训练交易任务时，从预设交易数据库获取训练交易数据集，并对所述训练交易数据集中的训练交易数据进行格式转换，得到输入交易数据集；利用所述输入交易数据集和所述处理器机器对待训练交易任务中的待训练模型进行在线训练处理，得到训练后的意图识别模型；接收用户发送的交易意图识别请求，利用所述意图识别模型对所述用户进行意图识别处理，得到意图识别结果
。2.
如权利要求1所述的意图识别方法，其特征在于，所述对预构建的任务队列进行队列空间判断，得到空间判断结果，包括：判断所述任务队列中是否存在空余空间，若不存在空余空间则通知后台进行延迟重试；若存在空余空间，则判断所述待训练交易任务与所述任务队列中的任务是否一致或所述待训练交易任务已在训练中，若一致或者已在训练中满足一项，则通知后台进行延迟重试；若不一致且不在训练中，则将所述空间判断结果输出为判断通过
。3.
如权利要求1所述的意图识别方法，其特征在于，所述对所述训练交易数据集中的训练交易数据进行格式转换，得到输入交易数据集，包括：识别所述训练交易数据集中的异常数据和缺失数据，将所述缺失值进行填充并将所述异常值执行剔除处理，得到标准交易数据集；基于基准分词器对所述标准数据集进行分词处理，得到分词语料集；利用预设监督模式将所述分词语料集中的分词转换为输入交易数据集
。4.
如权利要求1所述的意图识别方法，其特征在于，所述利用所述输入交易数据集和所述处理器机器对待训练交易任务中的待训练模型进行在线训练处理，得到训练后的意图识别模型，包括：将所述待训练模型复制到每个处理器机器上，并同步每个处理器机器上的模型参数；对所述输入交易数据集进行拆分处理，并将拆分后的输入交易数据集分发到不同的所述处理器机器上进行训练，得到参数梯度；对每个所述处理器机器训练得到的参数梯度进行全局规约操作，并在所述处理器机器上根据规约后的参数梯度更新模型参数；选择多个处理器机器上任意一个更新模...
【专利技术属性】
技术研发人员：方豪，王燕蒙，李剑锋，王少军，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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