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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
摘要：本发明提供了一种意图识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取对话中的各句子，对各句子分别进行向量化处理，得到各句子的句向量，基于第一预设权重矩阵，对各句子的句向量进行合并处理，得到合并后的句向量，其中，第一预设权重矩阵用于表示对话中的各句子对待识别句子的意图影响权重，意图影响权重为基于标注意图的样本句子和样本句子的上下文句子，对样本句子的意图的影响力进行训练学习得到的，基于合并后的句向量，确定出待识别句子的意图。由于不限制上下文句子的数量，并自适应确定对话中各上下文句子对待识别句子的意图影响权重，可以解决现有技术中存在结合固定权重的上下文对句子的意图进行识别，导致意图识别不准确的问题。
主权项：1.一种意图识别方法，其特征在于，包括：获取对话中的各句子；所述对话中的各句子包括待识别句子和所述待识别句子对应的上下文句子；对所述各句子分别进行向量化处理，得到所述各句子的句向量；基于第一预设权重矩阵，对所述各句子的句向量进行合并处理，得到合并后的句向量；其中，所述第一预设权重矩阵用于表示所述对话中的各句子对所述待识别句子的意图影响权重；所述意图影响权重为基于标注意图的样本句子和所述样本句子的上下文句子，对所述样本句子的意图的影响力进行训练学习得到的；基于所述合并后的句向量，确定出所述待识别句子的意图；所述对所述各句子分别进行向量化处理，得到所述各句子的句向量，包括：将所述各句子分别输入到向量化处理模型进行处理，并基于第二预设权重矩阵，对所述向量化处理模型各层输出的语义特征向量进行调整，得到各句子的句向量；所述第二预设权重矩阵用于表示所述向量化处理模型中各层提取的语义特征向量的权重。
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权利要求：
百度查询： 深圳前海微众银行股份有限公司 一种意图识别方法、装置、设备及存储介质
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