公开(公告)号：CN114692615B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202210229937.0

申请日：2022-03-09

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 张晓彤 ,  刘晗 ,  相玖红

IPC: G06F40/263 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于对话系统意图识别应用领域，提出了一种针对小语种的小样本意图识别方法。该方法通过数据预处理、方法设计、模型训练和模型测试和四个阶段，基于小样本学习意图识别，旨在针对小语种对话语句进行意图识别，从人类对话中理解其真实意图。本发明中的小样本学习可以在每类只有少量甚至个位数标记数据的情况下实现类别预测，因此能有效突破小语种语料不足的障碍。同时发现了用户意图表达多样化对意图识别的干扰，从多语义的角度对对话语句进行特征建模和关系建模，确保了语句语义特征更接近真实意图特征，提高了小语种意图识别的准确性。

公开(公告)号：CN114692615A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210229937.0

申请日：2022-03-09

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 张晓彤 ,  刘晗 ,  相玖红

IPC: G06F40/263 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于对话系统意图识别应用领域，提出了一种针对小语种的小样本意图识别方法。该方法通过数据预处理、方法设计、模型训练和模型测试和四个阶段，基于小样本学习意图识别，旨在针对小语种对话语句进行意图识别，从人类对话中理解其真实意图。本发明中的小样本学习可以在每类只有少量甚至个位数标记数据的情况下实现类别预测，因此能有效突破小语种语料不足的障碍。同时发现了用户意图表达多样化对意图识别的干扰，从多语义的角度对对话语句进行特征建模和关系建模，确保了语句语义特征更接近真实意图特征，提高了小语种意图识别的准确性。