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
专利价值评估分析
样例
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