平安科技(深圳)有限公司葛建帮获国家专利权
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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的意图识别模型训练方法及相关设备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:CN116644335B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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:202310613841.9,技术领域涉及:G06F18/24;该发明授权基于人工智能的意图识别模型训练方法及相关设备是由葛建帮;李嘉豪;高良心;黄凌云设计研发完成,并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于人工智能的意图识别模型训练方法及相关设备在说明书摘要公布了:本申请涉及人工智能及数字医疗领域,提出一种基于人工智能的意图识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质,基于人工智能的意图识别模型训练方法包括:对预先采集的多个自然语句进行词嵌入,获得每个所述自然语句的句向量;利用预设的语义编码模型识别所述句向量的意图向量和槽位向量;对所述意图向量和所述槽位向量进行标注以构建训练数据集;构建初始意图识别模型,利用所述训练数据集训练所述初始意图识别模型,获得意图识别模型。该方法可以利用自然语句的意图向量和槽位向量联合训练意图识别模型,从而能够提升意图识别模型的准确度。
本发明授权基于人工智能的意图识别模型训练方法及相关设备在权利要求书中公布了:1.一种基于人工智能的意图识别模型训练方法,其特征在于,所述方法包括: 对预先采集的多个自然语句进行词嵌入,获得每个所述自然语句的句向量; 利用预设的语义编码模型识别所述句向量的意图向量和槽位向量; 对所述意图向量和所述槽位向量进行标注以构建训练数据集; 构建初始意图识别模型,利用所述训练数据集训练所述初始意图识别模型,获得意图识别模型,包括:基于所述训练数据集中的意图向量和槽位向量计算目标意图向量和目标槽位向量,基于所述目标意图向量和所述目标槽位向量训练所述意图识别模型;所述基于所述训练数据集中的意图向量和槽位向量计算目标意图向量和目标槽位向量,具体包括:A,针对每个所述自然语句,将所述自然语句对应的槽位向量作为第一向量,并将所述自然语句对应的意图向量作为第二向量,初始化设置相关性基准值为0;B,计算所述第一向量与所述第二向量之间的相关性;所述相关性f的计算方式满足以下关系式:;其中,U与W代表预设的权重参数;tanh代表双曲正切函数;代表所述自然语句对应的槽位向量中第i个标注向量;i的取值为1,T,T代表所述自然语句中词汇的数量;代表所述自然语句对应的意图向量;C,将所述相关性与所述槽位向量的乘积作为增强槽位向量;D,依据所述增强槽位向量与所述意图向量计算增强意图向量;所述增强意图向量的计算方式满足以下关系式:;其中,代表增强意图向量;代表所述自然语句的意图向量;代表第i个槽位对应的预设注意力权重;E,若所述相关性与所述相关性基准值的差值大于预设的相关性阈值,则将所述增强槽位向量作为第一向量,将所述增强意图向量作为第二向量,将所述相关性作为相关性基准值,并重复执行步骤B至步骤E,若所述相关性与所述相关性基准值的差值不大于所述预设的相关性阈值,则将所述增强槽位向量作为目标槽位向量,将所述增强意图向量作为目标意图向量。
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