一种意图识别方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本说明书公开了一种意图识别方法、装置、设备及可读存储介质，通过将待识别信息与预设的各关键词进行匹配，得到所述待识别信息匹配的目标关键词，根据所述目标关键词，从所述目标用户的历史对话记录中，查找与所述目标关键词对应的参考输出信息，以及目标用户针对参考输出信息输入的参考回复信息，进而将待识别信息和参考回复信息输入预训练的意图识别模型，得到模型输出的意图作为待识别信息的目标意图。可见，根据待识别信息匹配的目标关键词，查找参考输出信息和参考回复信息的方式，不需要对现有的意图识别模型的训练方式和模型结构做出调整，也可以结合多轮对话进行意图识别，提高了意图识别的准确性以及隐私信息的安全性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种意图识别方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本说明书涉及计算机
，尤其涉及一种意图识别方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着人们对隐私数据关注度的提高，人机交互领域也受到了广泛的关注。当前，智能对话系统可通过用户输入的对话数据识别用户的意图，从而输出符合用户意图的智能对话数据，以便与用户进行流畅的沟通。因此，提高识别用户意图的准确性成为亟待解决的问题。
[0003]基于此，本说明书提供一种意图识别方法。

技术实现思路

[0004]本说明书提供一种意图识别方法、装置、设备及可读存储介质，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
[0005]本说明书采用下述技术方案：
[0006]本说明书提供了一种意图识别方法，包括：
[0007]接收意图识别请求，确定目标用户针对智能对话系统的输出信息输入的回复信息，作为待识别信息；
[0008]将所述待识别信息与预设的各关键词进行匹配，得到所述待识别信息匹配的目标关键词；
[0009]根据所述目标关键词以及预设的历史输出信息与关键词之间的对应关系，从所述目标用户的历史对话记录中，查找与所述目标关键词对应的参考输出信息，以及所述目标用户针对所述参考输出信息输入的参考回复信息；
[0010]将所述待识别信息与所述参考回复信息作为输入，输入到预先训练的意图识别模型，得到所述意图识别模型输出的意图，作为所述待识别信息的目标意图；
[0011]其中，采用下述方法训练所述意图识别模型：
[0012]根据智能对话系统与参考用户的指定轮历史对话中，所述智能对话系统输出的历史输出信息以及所述参考用户针对所述历史输出信息输入的历史回复信息，确定第一训练样本，根据所述指定轮历史对话对应的所述参考用户的意图确定所述第一训练样本的标签，根据所述第一训练样本和所述第一训练样本的标签训练所述意图识别模型。
[0013]本说明书提供了一种意图识别装置，包括：
[0014]接收模块，用于接收意图识别请求，确定目标用户针对智能对话系统的输出信息输入的回复信息，作为待识别信息；
[0015]匹配模块，用于将所述待识别信息与预设的各关键词进行匹配，得到所述待识别信息匹配的目标关键词；
[0016]查找模块，用于根据所述目标关键词以及预设的历史输出信息与关键词之间的对
应关系，从所述目标用户的历史对话记录中，查找与所述目标关键词对应的参考输出信息，以及所述目标用户针对所述参考输出信息输入的参考回复信息；
[0017]识别模块，用于将所述待识别信息与所述参考回复信息作为输入，输入到预先训练的意图识别模型，得到所述意图识别模型输出的意图，作为所述待识别信息的目标意图。
[0018]本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述意图识别方法。
[0019]本说明书提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述意图识别方法。
[0020]本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
[0021]本说明提供的意图识别方法中，通过将待识别信息与预设的各关键词进行匹配，得到所述待识别信息匹配的目标关键词，根据所述目标关键词，从所述目标用户的历史对话记录中，查找与所述目标关键词对应的参考输出信息，以及目标用户针对参考输出信息输入的参考回复信息，进而将待识别信息和参考回复信息输入预训练的意图识别模型，得到模型输出的意图作为待识别信息的目标意图。可见，根据待识别信息匹配的目标关键词，查找参考输出信息和参考回复信息的方式，不需要对现有的意图识别模型的训练方式和模型结构做出调整，也可以结合多轮对话进行意图识别，提高了意图识别的准确性。
附图说明
[0022]此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附
[0023]图中：
[0024]图1为本说明书中一种意图识别方法的流程示意图；
[0025]图2为本说明书中一种意图识别方法的流程示意图；
[0026]图3为本说明书提供的一种意图识别装置的示意图；
[0027]图4为本说明书提供的对应于图1的电子设备示意图。
具体实施方式
[0028]为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书保护的范围。
[0029]另外，需要说明的是，本专利技术中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。
[0030]在人机对话中，用户与智能对话系统之间使用某种对话语言，通过一定的交互方式，完成人与智能对话系统之间的信息交换。在人机对话过程中，智能对话系统通常对用户输入的语音或文本信息进行意图识别得到用户的意图，然后根据意图得到输出结果以完成与用户之间的对话。
[0031]但在实际应用中，可能会出现多轮对话中用户在某一轮对话中否认了之前的回答的情况。此时，如果意图识别模型是以单轮对话的对话数据为训练样本，以单轮对话的用户意图为训练样本的标签训练得到的话，则无法针对上述情况输出用户在多轮对话中的意图。而采用多轮对话的对话数据为训练样本，以多轮对话的用户意图为标签训练意图识别模型，在训练过程中存在人工打标困难，模型训练占用计算资源高，预测效率低的问题。
[0032]基于此，本说明书提供一种意图识别方法，基于待识别信息和与参考回复信息共同预测出的意图，作为待识别信息对应的目标意图，不需要对现有的意图识别模型的训练方式和模型结构做出调整，也可以结合多轮对话进行意图识别，以提高意图识别的准确性。
[0033]以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。
[0034]图1为本说明书提供的一种意图识别方法的流程示意图。
[0035]S100：接收意图识别请求，确定目标用户针对智能对话系统的输出信息输入的回复信息，作为待识别信息。
[0036]随着互联网技术的快速发展，越来越多的用户通过业务平台进行线上交易业务。同时，可能存在用户遭遇网络诈骗从而进行具有交易风险的线上交易的情况。针对上述情况，业务平台可采用外呼或主动发起对话等方式，通过多轮对话与用户进行信息交换，从而识别用户执行的交易业务是否存在风险，以便即使发现风险并提示用户，避免用户利益收到侵害。
[0037]在本说明书实施例中，智能对话系统与目标用户之间的每一轮对话中，可以包含智能对话系统输出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种意图识别方法，所述方法包括：接收意图识别请求，确定目标用户针对智能对话系统的输出信息输入的回复信息，作为待识别信息；将所述待识别信息与预设的各关键词进行匹配，得到所述待识别信息匹配的目标关键词；根据所述目标关键词以及预设的历史输出信息与关键词之间的对应关系，从所述目标用户的历史对话记录中，查找与所述目标关键词对应的参考输出信息，以及所述目标用户针对所述参考输出信息输入的参考回复信息；将所述待识别信息与所述参考回复信息作为输入，输入到预先训练的意图识别模型，得到所述意图识别模型输出的意图，作为所述待识别信息的目标意图；其中，采用下述方法训练所述意图识别模型：根据智能对话系统与参考用户的指定轮历史对话中，所述智能对话系统输出的历史输出信息以及所述参考用户针对所述历史输出信息输入的历史回复信息，确定第一训练样本，根据所述指定轮历史对话对应的所述参考用户的意图确定所述第一训练样本的标签，根据所述第一训练样本和所述第一训练样本的标签训练所述意图识别模型。2.如权利要求1所述的方法，采用下述方法确定历史输出信息与关键词之间的对应关系：获取参考用户与智能对话系统多轮对话的历史对话记录，其中，每轮历史对话记录中包含所述智能对话系统输出的历史输出信息，以及所述参考用户针对所述历史输出信息输入的历史回复信息；针对每个历史输出信息，从各历史回复信息中筛选出该历史输出信息对应的各指定回复信息；根据该历史输出信息对应的各指定回复信息，确定该历史输出信息对应的至少一个关键词；根据各历史输出信息对应的关键词，确定历史输出信息与关键词之间的对应关系。3.如权利要求2所述的方法，针对每个历史输出信息，从各历史回复信息中筛选出该历史输出信息对应的各指定回复信息，具体包括：针对每个历史回复信息，将该历史回复信息输入到预训练的分类模型，得到所述分类模型输出的该历史回复信息对应于各历史输出信息的概率；确定该历史回复信息对应于各历史输出信息的概率之间的差异，将差异高于预设差异阈值的各历史回复信息作为各候选回复信息；针对每个历史输出信息，根据所述各候选回复信息分别对应于该历史输出信息的概率，从所述各历史回复信息中筛选出该历史输出信息对应的各指定回复信息。4.如权利要求3所述的方法，预先训练分类模型，具体包括：预先针对每轮历史对话记录，以该轮历史对话记录中的所述参考用户输入的历史回复信息为第二训练样本，以该轮历史对话记录中所述历史回复信息回应的历史输出信息为所述第二训练样本的标签；将所述第二训练样本输入到待训练的分类模型中，得到所述分类模型输出的所述第二训练样本的预测信息；
以所述第二训练样本的预测信息与所述第二训练样本的标签之间的差异最小化为训练目标，训练所述分类模型。5.如权利要求2所述的方法，根据该历史输出信息对应的各指定回复信息，确定该历史输出信息对应的至少一个关键词，具体包括：对该历史输出信息对应的各指定回复信息分别进行分词，得到各候选词；将所述各候选词分别输入预训练的意图识别模型，根据所述意图识别模型的输出从所述各候选词中筛选出该历史输出信息对应的至少一个关键词。6.如权利要求1所述的方法，所述待识别信息回应的所述智能对话系统的输出信息为：用于询问所述目标用户是否存在异常行为的问题；查找与所述目标关键词对应的参考输出信息，以及所述目标用户针对所述参考输出信息输入的参考回复信息之前，所述方法还包括：确定所述待识别信息包含否定词。7.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：获取所述参考回复信息对应的所述目标用户的意图；根据所述目标意图，调整所述参考回复信息对应的所述目标用户的意图，以根据调整后的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王昊天，吴晓烽，王维强，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：