意图识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质与流程

本申请涉及自然语言处理，尤其涉及一种意图识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术：

1、意图识别在对话系统中占据重要的作用，例如在智能语音通话、聊天机器人等应用中，可以根据识别出的用户意图的准确并快速的匹配回复内容，为用户提供自动化的服务。

2、相关的意图识别方法在意图类别相对稳定、不变和语义边界清晰的情况下，意图识别的效果较好。但实际业务场景中的意图类别往往是不完备的，随着业务的进行，该特定领域会产生新的意图，而相关的意图识别方法构造的意图识别模型无法对特定领域新产生的意图进行识别。

技术实现思路

1、本申请实施例的目的是提供一种意图识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质，能够对特定领域新产生的意图类别进行识别。

2、为了实现上述效果，本申请实施例是通过以下各方面实现的。

3、第一方面，本申请实施例提供了一种意图识别方法，包括：基于第一训练集对待训练的自回归语言模型进行调整，得到目标领域的自回归语言模型；所述第一训练集包括所述目标领域的文本数据；对所述自回归语言模型进行调整，得到意图识别模型；获取所述目标领域的第一意图识别任务；将所述第二意图识别任务输入到所述意图识别模型进行意图识别，得到意图结果；所述意图识别模型是基于所述目标领域的文本数据训练得到的。

4、第二方面，本申请实施例提供了一种意图识别装置，包括：第一调整模块，用于基于第一训练集对待训练的自回归语言模型进行调整，得到目标领域的自回归语言模型；所述第一训练集包括所述目标领域的文本数据；第二调整模块，用于对所述自回归语言模型进行调整，得到意图识别模型；输入模块，用于获取所述目标领域的第一意图识别任务；识别模块，用于将所述意图识别任务输入所述意图识别模型进行意图识别，得到意图结果；所述意图识别模型是基于所述目标领域的文本数据对预训练好的自回归语言模型训练得到的。

5、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现上述第一方面所述的意图识别方法。

6、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时实现上述第一方面所述的意图识别方法。

7、在本申请实施例中，通过基于第一训练集对待训练的自回归语言模型进行调整，得到目标领域的自回归语言模型；所述第一训练集包括所述目标领域的文本数据；对所述自回归语言模型进行调整，得到意图识别模型；获取所述目标领域的第一意图识别任务；将所述第一意图识别任务输入到所述意图识别模型进行意图识别，得到意图结果；所述意图识别模型是基于所述目标领域的文本数据训练得到的，能够对特定领域新产生的意图进行识别。

技术特征：

1.一种意图识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述自回归语言模型进行调整，得到意图识别模型，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述种子指令生成所述目标领域的第二意图识别任务，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一意图识别任务的形式包括指令、上下文和案例的至少一种。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述种子指令的形式包括指令、意图类别、对话上下文、案例或推理过程的至少一种。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于第二训练集对所述目标领域的自回归语言模型进行调整，得到所述意图识别模型之后，还包括：

7.一种意图识别装置，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1-6任意一项所述的意图识别方法。

技术总结
本申请实施例提供了一种意图识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质，属于自然语言处理技术领域，包括：基于第一训练集对待训练的自回归语言模型进行调整，得到目标领域的自回归语言模型；所述第一训练集包括目标领域的文本数据；对所述自回归语言模型进行调整，得到意图识别模型；获取所述目标领域的第一意图识别任务；将所述第一意图识别任务输入到所述意图识别模型进行意图识别，得到意图结果；所述意图识别模型是基于所述目标领域的文本数据训练得到的。

技术研发人员：于皓,张杰
受保护的技术使用者：北京中关村科金技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/25