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一种基于深度学习的场景自适应Attention多意图识别方法

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专利号 2021103265131 专利名称 一种基于深度学习的场景自适应Attention多意图识别方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06F40/30,G06N3/04,G06N3/08
申请人 南京邮电大学 申请地址 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
发明人 张晖 申请日期 2021-03-26
下证状态 未知 更新时间 2026-09-13 17:18:22
专利摘要 本发明提出了一种基于深度学习的场景自适应Attention多意图识别方法,包括如下内容:首先,实时获取当前用户输入的多意图文本并进行预处理;然后,构建多层Bi‑IndRNN神经网络模型,用来提取当前输入的多意图文本的语义特征;之后,构建场景自适应Attention语义增强模型,充分利用特定场景特征来增强多意图文本的语义特征;最后,构建多意图分类器,用来识别用户的多个意图。本发明利用场景自适应Attention的方法,在提取多意图文本语义特征时融合特定场景独有的特征来增强文本的语义特征,实现了对多意图文本的深层次语义特征的挖掘,可以有效解决人机对话中常面临的多意图识别问题,从而提高解决问题的效率和人机对话的体验。

交易流程

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卖方 企业营业执照
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身份证
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