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龙图腾网恭喜上海乐言信息科技有限公司;上海科技大学申请的专利基于神经网络模型的意图分类方法、系统、终端及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113961698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010681562.2，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于神经网络模型的意图分类方法、系统、终端及介质是由屠可伟;沈李斌;蒋承越;奚宁;李波设计研发完成，并于2020-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络模型的意图分类方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络模型的意图分类方法，包括：获取意图分类任务数据；针对意图分类数据集撰写正则表达式规则以及对应的逻辑甄选操作；将正则表达式转换为有限状态自动机；将有限状态自动机转换为三维张量；利用张量分解方法分解三维张量，得到三个矩阵初始化TFRNN的参数；初始化逻辑甄选层的参数，将逻辑甄选层和TFRNN构成意图分类模型；将意图分类任务数据输入意图分类模型进行训练，输出意图分类结果。该方法将正则表达式转化为其对应的循环神经网络形式，将这个神经网络正确地初始化，使得在未训练的时候运行神经网络等价于直接运行正则表达式。循环神经网络经过训练后具备非常强的可解释性。

本发明授权基于神经网络模型的意图分类方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的意图分类方法，其特征在于，包括：S101:获取意图分类任务数据；S102:针对意图分类数据集撰写正则表达式规则以及对应的逻辑甄选操作；S103:将正则表达式转换为有限状态自动机；S104:将有限状态自动机转换为三维张量；S105:利用张量分解方法分解三维张量，得到三个矩阵初始化TFRNN的参数；S106:初始化逻辑甄选层的参数，将逻辑甄选层和TFRNN构成意图分类模型，所述TFRNN为将正则表达式转换成对应的可训练的循环神经网络；张量看成是由每一个词语对应的转移矩阵堆叠而成；采用前向算法以及维特比算法来运行有限状态自动机，每一个时刻t可以得到一个维度为状态数大小的向量，称之为状态向量ht，其中第i个元素代表着接受、读取了t个单词以后，在从起始状态开始到状态i的分数最高的路径是多少，后一个时刻t+1时的状态向量可以由t时刻的状态向量以及第t+1个词语对应的状态转移矩阵计算得到，通过循环计算，最后一个时刻的状态向量中，结束状态对应的值就决定了读取整个句子之后，该正则表达式是否匹配，对于前向算法，若存在结束状态的最终值大于等于1，则正则表达式匹配，对于维特比算法，若存在结束状态的值等于1，则正则表达式匹配；S107:将意图分类任务数据输入意图分类模型进行训练，输出意图分类结果；所述三维张量包含正则表达式的所有信息，第一维度为有限状态自动机涉及的词语的词表大小，第二维度和第三维度为有限状态自动机的状态个数；所述逻辑甄选层用于将有限状态自动机的运算结果整理成每个类别的分数，所述逻辑甄选层包含三种逻辑操作，包括与运算、或运算和优先级甄选。

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