一种基于k近邻对比学习的未知意图检测方法
摘要:
本发明提供一种基于k近邻对比学习的未知意图检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1,利用已知意图的语料构建经验风险损失;步骤S2,构建语义表示模型,采用k近邻对比学习与经验风险损失对所述语义表示模型进行训练;步骤S3,将待测文本输入至训练后的语义表示模型,以获取所述待测文本的语义表示;步骤S4,采用下游检测算法检测所述语义表示是否为未知意图,并输出为已知意图的语义表示的类别。该基于k近邻对比学习的未知意图检测方法在语义表示学习阶段和未知检测阶段都不依赖于语义分布的任何假设,而且检测精度高、设计简单且应用场景广泛,解决了现有意图检测方法在现实场景应用受限的缺陷。
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