(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210789038.6 (22)申请日 2022.07.06 (71)申请人 百融睿诚信息科技有限公司 地址 100000 北京市朝阳区阜荣 街10号环 球创意广场A座1- 3层 (72)发明人 王彤　冯鑫　 (74)专利代理 机构 北京鼎佳达知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11348 专利代理师 刘铁鸣　刘铁生 (51)Int.Cl. G06F 40/30(2020.01) G06F 40/289(2020.01) G06F 40/284(2020.01) G06F 40/268(2020.01) G06F 16/332(2019.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种意图识别方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种意图识别方法及装置， 涉 及意图识别技术领域， 主要目的在于提高意图识 别的准确性； 主要技术方案包括： 处理待意图识 别的文本， 形成对应于所述文本的长度的N个特 征集合， 其中， 每一个所述特征集合均包括有用 于确定所述文本的文本向量所需的特征， N为大 于或等于1的整数； 为每一个所述特征集合分别 选取对应的文本向量确定模型， 其中， 所述文本 向量模型用于基于对应的特征集合确定所述文 本的文本向量； 利用每一个所述文本向量确定模 型分别处理对应的特征集合， 得到每一个所述文 本向量确定模 型对应的文本向量； 利用意图识别 模型对所得到的文本向量进行意图识别处 理。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 115169354 A 2022.10.11 CN 115169354 A 1.一种意图识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 处理待意图识别的文本， 形成对应于所述文本的长度的N个特征集合， 其中， 每一个所 述特征集合均包括有用于确定所述文本的文本向量所需的特 征， N为大于或等于1的整数； 为每一个所述特征集合分别选取对应的文本向量确定模型， 其中， 所述文本向量模型 用于基于对应的特 征集合确定所述文本的文本向量； 利用每一个所述文本向量确定模型分别处理对应的特征集合， 得到每一个所述文本向 量确定模型对应的文本向量； 利用意图识别模型对所 得到的文本向量进行意图识别处 理。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 处理待意图识别的文本， 形成对应于所述 文本的长度的N个特 征集合， 包括： 在所述文本的长度不大于目标长度的情况下， 对所述文本进行词性标注处理， 得到词 性标注集 合， 其中， 所述词性标注集 合中包括有所述文本涉及的分词的词性信息； 确定所述文本对应的情感极性信息； 将所述词性标注集 合、 所述情感极性信息以及所述文本整合 为第一特 征集合。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 处理待意图识别的文本， 形成对应于所述 文本的长度的N个特 征集合， 包括： 在所述文本的长度大于目标长度的情况下， 将所述文本切分为对应的词集合和字集 合； 处理所述词集 合， 形成第二特 征集合； 处理所述字集 合， 形成第三特 征集合。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 处理所述词集合， 形成第二特征集合， 包 括： 确定所述词集 合中每一个分词对应的词向量； 利用双向循环神经网络模型处理所确定的词向量， 得到每一个分词对应的上下文特征 向量； 将每一个所述分词对应的词向量和上 下文特征向量， 整合 为所述第二特 征集合。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 利用每一个所述文本向量确定模型分别处 理对应的特 征集合， 得到每一个所述文本向量确定模型对应的文本向量， 包括： 利用词级别的注意力 机制模型处理所述第 二特征集合包括的上下文特征向量， 得到每 一个所述分词对应的权 重； 基于每一个所述分词对应的词向量和权 重， 确定所述文本的文本向量。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 处理所述字集合， 形成第三特征集合， 包 括： 确定所述字集合中每一个字对应的字向量以及位置向量， 其中， 所述位置向量用于描 述对应的字在所述文本中的位置； 对于每一个字， 融合所述字对应的字向量和位置向量， 形成所述字对应的第一目标向 量； 整合每一个字对应的第一目标向量， 形成所述第三特 征集合。 7.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 利用意图识别模型对所得到的文本向量进权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115169354 A 2行意图识别处 理， 包括： 融合所述文本对应的两个文本向量得到第二目标向量， 其中， 所述两个文本向量中的 一个文本向量由所述第二特征集合对应的文本向量确定模型处理所述第二特征集合而得， 另一个文本 向量由所述第三特征集合对应的文本 向量确定模型处理所述第三特征集合而 得； 利用所述 意图识别模型对所述第二目标向量进行意图识别处 理。 8.一种意图识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一处理单元， 用于处理待意图识别的文本， 形成对应于所述文本的长度的N个特征集 合， 其中， 每一个所述特征集合均包括有用于确定所述文本的文本 向量所需的特征， N为大 于或等于1的整数； 选取单元， 用于为每一个所述特征集合分别选取对应的文本向量确定模型， 其中， 所述 文本向量模型用于基于对应的特 征集合确定所述文本的文本向量； 第二处理单元， 用于利用每一个所述文本向量确定模型分别处理对应的特征集合， 得 到每一个所述文本向量确定模型对应的文本向量； 识别单元， 用于利用意图识别模型对所 得到的文本向量进行意图识别处 理。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质包括存储的程序， 其中， 在所 述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至权利要求7中任意一项所述的 意图识别方法。 10.一种存 储管理设备， 其特 征在于， 所述存 储管理设备包括： 存储器， 用于存 储程序； 处理器， 耦合至所述存储器， 用于运行所述程序以执行权利要求1至权利要求7中任意 一项所述的意图识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115169354 A 3