技术总结
本发明提供一种基于上下文注意流的对话意图识别系统及方法，包括输入编码模块、自相关系数分析模块、前馈神经网络和多任务学习模块；输入编码模块用于将包含若干个单词的输入语句进行编码处理，得到对应的表征向量；自相关系数分析模块用于将当前语句的表征向量与各个历史对话语句的表征向量进行拼接后进行计算，得到融合了问题信息的上文语句表示向量；然后根据所述上文语句表示向量进行特征融合，得到融合了对话上下文信息的上下文句子表示向量；最后根据当前语句的表征向量和所述上下文句子表示向量进行点积运算，获得用于意图识别的特征向量；多任务学习模块用于根据系统的总损失函数对特征向量进行优化，提高了对话意图识别的效率和准确率。意图识别的效率和准确率。意图识别的效率和准确率。
技术研发人员：江岭 黄鹏 张振羽
受保护的技术使用者：成都晓多科技有限公司
技术研发日：2021.06.08
技术公布日：2021/7/8