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申请/专利权人：京东科技控股股份有限公司

摘要：本申请公开了意图识别方法、装置、意图识别模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质，该意图识别方法包括：获取待识别数据和当前业务流程所处的节点数据；将待识别数据和节点数据输入意图识别模型，得到与节点数据对应的意图识别结果；执行意图识别结果对应的目标操作；该方法获取的节点数据划分了各个节点的意图识别范围，因此基于节点数据进行意图识别，可以准确地判定待识别数据是否表示了该节点数据对应的某种意图，进而准确判断在当前节点的情况下需要执行的操作。即便待识别数据与其他节点的意图对应，也可以确定其并不表征任何一个与节点数据对应的意图，因此不会转向执行待识别数据对应的流程，防止业务流程扭转出现问题。

主权项：1.一种意图识别方法，其特征在于，包括：获取待识别数据和当前业务流程所处的节点数据；将所述待识别数据和所述节点数据输入意图识别模型，得到与所述节点数据对应的意图识别结果，所述意图识别结果用于反映所述待识别数据是否表示了所述节点数据对应的意图；执行所述意图识别结果对应的目标操作；其中，获取当前业务流程所处的节点数据，包括：获取初始节点数据；采用One-Hot编码方式对所述初始节点数据进行特征编码，得到所述节点数据；其中，所述意图识别模型的训练过程包括：获取多个训练意图数据和多个训练节点数据，所述训练节点数据覆盖业务流程的各个节点，所述训练意图数据覆盖了全部节点对应的全部意图；分别利用各个所述训练意图数据与各个所述训练节点数据组成多个初始训练数据；为正向初始训练数据设置所述训练意图数据对应的类别标签，并为负向初始训练数据设置负向标签，得到训练数据；其中，所述正向初始训练数据为所述训练意图数据与所述训练节点数据相匹配的所述初始训练数据；所述负向初始训练数据为所述训练意图数据与所述训练节点数据不匹配的所述初始训练数据；利用所述训练数据对初始模型进行训练，得到所述意图识别模型，所述初始模型为xgboost树状模型与BERT模型共同组成的模型；其中，所述执行所述意图识别结果对应的目标操作，包括：若所述意图识别结果反映所述待识别数据并不表征任何一个与所述节点数据对应的意图，则禁止转向执行待识别数据对应的流程。

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