基于提示微调的意图识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种基于提示微调的意图识别方法、装置、设备及存储介质，应用于金融、医疗等技术领域。所述方法在获取查询文本后，可以基于提示微调模板，将查询文本作为离散提示与连续提示连接，以生成可训练嵌入序列。再按照映射函数，将可训练嵌入序列映射到语义识别模型的模型输入，以获得输入提示序列。再使用输入提示序列训练语义识别模型，以按照训练后的语义识别模型对后续输入文本执行意图标签预测。所述方法通过构造优化的提示序列，引导模型在微调过程中更好地理解和识别用户的意图，提高意图识别的准确性和鲁棒性，增强模型在实际应用中的适应性，以解决智能问答系统意图识别准确率低的问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及自然语言处理，尤其是涉及到一种基于提示微调的意图识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、自然语言处理(natural language processing，nlp)是一种计算机对于文本数据的处理技术，可以基于人工智能(artificial intelligence，ai)技术中的神经网络将自然语言文本数据转化为计算机可以识别的机器语言，从而使计算机能够理解和生成人类语言。自然语言处理可以用于实现文本分类、文本生成、机器翻译、文本摘要以及智能问答等功能，因此可以应用于金融、医疗等领域。

2、以现代保险行业中使用的智能问答系统为例，理赔服务是客户体验的重要组成部分，随着信息技术的发展，越来越多的保险公司开始利用人工智能和自然语言处理技术来提升理赔效率并改善客户服务。理赔服务的智能问答系统能够针对不同的理赔对话进行对应回复。其中，理赔对话可以涉及客户与客服之间的多轮交流。而由于客户提出的问题和需求往往具有复杂性和多样性的特点，因此，智能问答系统有效识别客户在对话中的意图，对快速响应客户需求和提供精准服务至关重要。

3、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于提示微调的意图识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取查询文本，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于提示微调模板，将所述查询文本作为离散提示与连续提示连接，以生成可训练嵌入序列，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照映射函数，将所述可训练嵌入序列映射到语义识别模型的模型输入，以获得输入提示序列，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述输入提示序列训练所述语义识别模型，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照训...

【技术特征摘要】

1.一种基于提示微调的意图识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取查询文本，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于提示微调模板，将所述查询文本作为离散提示与连续提示连接，以生成可训练嵌入序列，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照映射函数，将所述可训练嵌入序列映射到语义识别模型的模型输入，以获得输入提示序列，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述输入提示序列训练所述语义识别模型，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱谱，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：