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专利基本信息
专利名称 一种基于深度学习的领域、意图识别和槽填充方法
专利状态 - 专利号(申请号) CN110321418B
专利申请日期 2019-06-06 专利类型 发明专利
申请公布号 201910491104X 申请公布日 2019-06-06
授权公告号 - 授权公告日 -
发明人 何婷婷;孙博;汤丽;王逾凡;潘敏;元帅;吕潇翔
专利权人 华中师范大学
专利摘要 本发明提供了一种基于深度学习的领域、意图和槽填充方法,一方面,用对话语料训练深度学习模型FF‑BiGRU,用训练后的深度学习模型FF‑BiGRU,计算对话样本语句,得到样本语句的向量表示ht。另一方面,将t时刻输入的样本语句ut和之前得到的样本语句的向量表示ht作为神经网络模型的输入,训练深度学习模型BiGRU‑BiLSTM,用训练后的深度学习模型BiGRU‑BiLSTM识别样本语句中当前对话语句ut,得到包含当前语句ut历史信息的意图分类结果s2和槽值分类结果o2。最后,将o2和s2进行特征提取和线性融合,获得语句ut的领域、意图和槽值。本发明能有效提供用户领域、意图和槽填充的准确度,准确识别用户领域、意图和槽,能提升对话系统的性能、增加用户体验,具有很大的价值和研究意义。
专利价值评估分析
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