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龙图腾网获悉网易(杭州)网络有限公司申请的专利意图识别的方法、装置、设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114706943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210262775.0，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权意图识别的方法、装置、设备和介质是由汪硕芃;张林箭;宋有伟;张聪;吕唐杰;范长杰;胡志鹏设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本意图识别的方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种意图识别的方法、装置、设备和介质，该方法包括：获取训练样本集合，该训练样本集合包括多个训练样本，每个训练样本为抽象化意图的字符组合，训练样本至少包括有序排列的关注字符；在去重后训练样本集合的总字符数量大于或等于第一阈值时，根据字符出现次数对每个训练样本进行压缩处理，得到压缩样本集合；将压缩样本集合输入到预先构建的掩码语言模型进行训练，输出得到意图识别结果，该掩码语言模型用于将输入的压缩样本填充到待训练的语言提示模板中预设位置后进行训练。本申请提供的实施例通过对训练样本进行统一的预处理改造，有效地提升了掩码语言模型的收敛速度。

本发明授权意图识别的方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种意图识别的方法，其特征在于，该方法包括： 获取训练样本集合，所述训练样本集合包括多个训练样本，每个所述训练样本为抽象化意图的字符组合，所述训练样本至少包括有序排列的关注字符； 在去重后的所述训练样本集合的总字符数量大于或等于第一阈值时，根据字符出现次数对每个所述训练样本进行压缩处理，得到压缩样本集合； 将所述压缩样本集合输入到预先构建的掩码语言模型进行训练，输出得到意图识别结果，所述掩码语言模型用于将输入的压缩样本填充到待训练的语言提示模板中预设位置后进行训练；其中，所述根据字符出现次数对每个所述训练样本进行压缩处理，得到压缩样本集合包括： 获取与所述训练样本集合对应的字频列表，对所述训练样本集合中的每个所述训练样本分别进行字符去重处理，得到去重样本集合，所述去重样本集合包括多个去重样本； 根据所述字频列表对所述去重样本集合中的每个所述去重样本分别进行压缩处理，得到所述压缩样本集合； 所述根据所述字频列表对所述去重样本集合中的每个所述去重样本分别进行压缩处理，得到所述压缩样本集合，包括： 针对每个所述去重样本，确定所述去重样本的字符长度； 在所述字符长度大于或等于第二阈值时，根据所述字频列表对所述去重样本进行筛选，得到与所述去重样本对应的筛选样本； 对与所述去重样本对应的筛选样本进行压缩处理，得到与所述筛选样本对应的压缩样本； 所述对与所述去重样本对应的筛选样本进行压缩处理，得到与所述筛选样本对应的压缩样本，包括： 利用截取窗口对所述筛选样本进行滑窗处理，得到与所述筛选样本对应的截取样本，其中，所述截取窗口的大小为所述第二阈值，截取滑窗每次滑动的步长为预设个数的字符，每个所述截取样本包括所述第二阈值个数的字符； 在确定所述截取样本属于所述压缩样本集合已包含的压缩样本时，按照所述步长滑动所述截取窗口，返回所述利用截取窗口对所述筛选样本进行滑窗处理，得到与所述筛选样本对应的截取样本的步骤，直至确定所述截取样本不属于所述压缩样本集合已包含的压缩样本为止； 在确定所述截取样本不属于所述压缩样本集合已包含的压缩样本时，确定所述截取样本为与所述筛选样本对应的压缩样本。

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