公开(公告)号：CN112765959B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202011645068.7

申请日：2020-12-31

Applicant: 康佳集团股份有限公司 ,  苏州大学 ,  哈尔滨工业大学(深圳) ,  深圳哈工大科技创新产业发展有限公司

Inventor： 张民 ,  肖康 ,  卢奇 ,  陈文亮 ,  杨波 ,  梁兴伟

IPC: G06F40/216 ,  G06F40/284 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开一种意图识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中，所述意图识别方法包括步骤：获取文字信息，并通过词嵌入表将文字信息转化成词向量；将词向量输入双向LSTM模型，通过双向LSTM模型的编辑层输出文本向量；根据文本向量计算文字信息中所有词汇的概率；将概率中的最大值对应的词汇确定为意图词汇，实现了不需更换数据转换规则的情况下智能识别用户的意图，提高了识别效率。

公开(公告)号：CN112765959A

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN202011645068.7

申请日：2020-12-31

Applicant: 康佳集团股份有限公司 ,  苏州大学 ,  哈尔滨工业大学(深圳) ,  深圳哈工大科技创新产业发展有限公司

Inventor： 张民 ,  肖康 ,  卢奇 ,  陈文亮 ,  杨波 ,  梁兴伟

IPC: G06F40/216 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种意图识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中，所述意图识别方法包括步骤：获取文字信息，并通过词嵌入表将文字信息转化成词向量；将词向量输入双向LSTM模型，通过双向LSTM模型的编辑层输出文本向量；根据文本向量计算文字信息中所有词汇的概率；将概率中的最大值对应的词汇确定为意图词汇，实现了不需更换数据转换规则的情况下智能识别用户的意图，提高了识别效率。

公开(公告)号：CN111738006A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010574339.8

申请日：2020-06-22

Applicant: 苏州大学

Inventor： 周夏冰 ,  陈楠 ,  肖康 ,  王中卿

IPC: G06F40/295 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明基于商品评论命名实体识别的问题生成方法，该模型首先将产品相关的信息实体加以标注，使得生成的问题与产品紧密相关。其次，利用基于复制覆盖机制的序列到序列模型，当词汇表中未收录该词时，选取原文词汇，这避免了脱离词典问题，使得生成的问句更加的通顺和灵活。最后，结合注意力机制，增加与产品相关词语的比重。本文使用产品评论数据进行实验，与目前的问题生成模型相比，基于商品评论的问题生成模型不仅生成的问题会更加的灵活通顺，而且更加符合本身产品的相关内容。