计算机技术与发展2022，Vol.32Issue(11) ：171-176.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2022.11.025

融合实体信息和时序特征的意图识别模型

An Intention Recognition Model Combining Entity Information and Temporal Features

郑思露 程春玲 毛毅
计算机技术与发展2022，Vol.32Issue(11) ：171-176.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2022.11.025
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融合实体信息和时序特征的意图识别模型

An Intention Recognition Model Combining Entity Information and Temporal Features

郑思露 1程春玲 1毛毅1
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作者信息

  • 1. 南京邮电大学 计算机学院,江苏 南京 210023
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摘要

人机对话意图识别旨在通过人机之间简短的对话识别出用户意图,通过对话文本的分类进而实现意图的识别.针对人机对话中因篇幅短导致语境匮乏和因对话随意性导致意图模糊的问题,提出了一种融合实体信息和时序特征的人机对话意图识别模型.在文本表示阶段,通过捕捉对话中实体信息来增强文本语义表达,并利用双向注意力机制动态生成符合语境的文本表示;并利用双向GRU提取对话上下文的时序特征来获取上下文意图之间的关系;通过级联多层gMLP,利用其内部空间控制单元自适应融合实体信息和时序特征,从而提升意图识别的准确率.为验证所提模型在多种任务上的效果,在不同意图识别任务数据集CCKS2018和SMP2018上进行实验,分别取得了90.6％和93.7％的准确率,对比CLSTM、DBN、Attention-RNN等具有代表性的模型,均有3％以上性能的提升.

关键词

深度学习/意图识别/特征融合/实体信息/时序特征/gMLP

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基金项目

国家自然科学基金青年基金(62002174)

出版年

2022
计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
被引量3
参考文献量1
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