意图识别方法、装置、终端设备、存储介质以及计算机程序产品与流程

本申请涉及智能客服及自然语言处理，尤其涉及一种意图识别方法、装置、终端设备、存储介质以及计算机程序产品。

背景技术：

1、现有物联网业务智能客服中，用户意图识别是一个非常重要的问题，用户意图识别是指通过分析用户的语言和行为，识别用户的意图，从而提供相应的服务和支持，目前智能客服中意图识别主要依赖于自然语言处理技术和机器学习算法，这些技术可以对用户的语言进行分析和理解，从而识别用户的意图。

2、但是，由于自然语言处理技术和机器学习算法的局限性，意图识别的准确率还有待提高，一个是多义性问题，同一句话可能有多种不同的意思，多种可供选择的意图识别路径，多种选择路径的意图方向，这会导致意图识别的准确率下降，另外一个是上下文问题，当用户的意图可能会受到上下文的影响，如果没有考虑上下文，意图识别的准确率也会明显下降，再有就是数据稀缺问题，精准的意图识别需要海量的数据进行训练，但是在某些特殊领域，比如在新兴的物联网领域，数据积累时间短，数据可能比较稀缺，这也会影响意图识别的准确率。

3、目前在线智能客服，在领域适应性上也遇到难题，由于不同的领域有不同的语言和术语、专有名词、热词等等，如果意图识别模型没有进行特定领域适应性学习和训练，准确率也会下降。

4、上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种意图识别方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品，旨在解决当前智能客服对于多意图语句的识别不准确的技术问题。

2、为实现上述目的，本申请提出一种意图识别方法，所述的方法包括：

3、接收用户提问；

4、对所述用户提问进行分析，得到关键信息，并基于所述关键信息对预先构建的意图卡槽进行匹配，得到匹配卡槽；

5、根据所述匹配卡槽对所述用户提问进行意图确认，得到意图识别结果。

6、在一实施例中，所述基于所述关键信息对预先构建的意图卡槽进行匹配，得到匹配卡槽的步骤之前还包括：

7、基于所述智能客服系统进行数据采集，获取用户输入信息，并对所述用户输入信息进行关键词分析，得到问答关键词；

8、对所述问答关键词进行信息提取，得到卡槽信息，并通过所述卡槽信息构建得到若干初始卡槽，其中，所述卡槽信息包括卡槽名称、卡槽类型以及取值区间；

9、根据所述取值区间对所述若干初始卡槽进行关联性分析，得到所述若干初始卡槽的卡槽关联性关系；

10、通过所述若干初始卡槽以及卡槽关联性关系构建得到意图卡槽。

11、在一实施例中，所述通过所述若干初始卡槽以及卡槽关联性关系构建得到意图卡槽的步骤包括：

12、根据预设的分类标准对所述若干初始卡槽进行分类，得到第一分类结果；

13、根据所述第一分类结果以及所述卡槽名称，确定所述若干初始卡槽的数据结构，得到初始意图卡槽；

14、基于所述初始意图卡槽的数据结构对所述初始意图卡槽进行填充规则的设置，并将填充规则设置完成的初始意图卡槽输出为意图卡槽。

15、在一实施例中，所述对所述用户提问进行分析，得到关键信息，并基于所述关键信息对预先构建的意图卡槽进行匹配，得到匹配卡槽的步骤包括：

16、对所述用户提问进行预处理，得到预处理后的用户提问，并遍历所述预处理后的用户提问得到关键信息；

17、通过所述关键信息对所述意图卡槽进行匹配，得到第一匹配卡槽，并基于所述填充规则将所述关键信息填充至所述第一匹配卡槽，得到第二匹配卡槽；

18、对所述第二匹配卡槽进行填充验证，得到填充验证结果；

19、当所述填充验证结果为通过时，输出所述第二匹配卡槽为匹配卡槽。

20、在一实施例中，所述根据所述匹配卡槽对所述用户提问进行意图确认，得到意图识别结果的步骤包括：

21、通过所述匹配卡槽进行意图分析，得到若干用户意图；

22、对所述若干用户意图进行置信度计算，得到所述若干用户意图的置信度分数；

23、根据所述若干用户意图的置信度分数，通过预设的置信度阈值进行意图确定，得到意图识别结果。

24、在一实施例中，所述根据所述若干用户意图的置信度分数，通过预设的置信度阈值对所述若干用户意图进行意图确定，得到意图识别结果的步骤包括：

25、根据所述若干用户意图的置信度分数，通过所述置信度阈值对所述若干用户意图进行分类，得到第二分类结果，所述第二分类结果包括置信度分数大于所述置信度阈值的若干第一用户意图以及置信度分数小于所述置信度阈值的若干第二用户意图中的一种或多种；

26、若所述第二分类结果中存在若干第一用户意图，则将所述若干第一用户意图中置信度分数最高的用户意图输出为意图识别结果；

27、若所述第二分类结果中不存在若干第一用户意图，则将所述若干第二用户意图发送至预设的员工确定端进行确定，得到确定结果，并将所述确定结果输出为意图识别结果。

28、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种意图识别装置，所述意图识别装置包括：

29、接收模块，用于接收用户提问；

30、匹配模块，用于对所述用户提问进行分析，得到关键信息，并基于所述关键信息对预先构建的意图卡槽进行匹配，得到匹配卡槽；

31、确定模块，用于根据所述匹配卡槽对所述用户提问进行意图确认，得到意图识别结果。

32、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种意图识别设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上文所述的意图识别方法的步骤。

33、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的意图识别方法的步骤。

34、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的意图识别方法的步骤。

35、本申请提出的一个或多个技术方案，至少具有以下技术效果：

36、本申请实施例提出的一种意图识别方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品，通过接收用户提问；对所述用户提问进行分析，得到关键信息，并基于所述关键信息对预先构建的意图卡槽进行匹配，得到匹配卡槽；根据所述匹配卡槽对所述用户提问进行意图确认，得到意图识别结果。由此，对接收到的用户提问进行分析，得到用户提问中的关键信息，随后通过先前构建好的意图卡槽对关键信息进行匹配，得到匹配卡槽，最后根据匹配卡槽对用户提问进行意图确定，得到了意图识别结果，解决了当前智能客服对于多意图语句的识别不准确的问题，提高了意图识别的准确性。

技术特征：

1.一种意图识别方法，其特征在于，所述意图识别方法应用于智能客服系统，所述意图识别方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述关键信息对预先构建的意图卡槽进行匹配，得到匹配卡槽的步骤之前还包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述若干初始卡槽以及卡槽关联性关系构建得到意图卡槽的步骤包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述用户提问进行分析，得到关键信息，并基于所述关键信息对预先构建的意图卡槽进行匹配，得到匹配卡槽的步骤包括：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配卡槽对所述用户提问进行意图确认，得到意图识别结果的步骤包括：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述若干用户意图的置信度分数，通过预设的置信度阈值对所述若干用户意图进行意图确定，得到意图识别结果的步骤包括：

7.一种意图识别装置，其特征在于，所述装置包括：

8.一种意图识别设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的意图识别方法的步骤。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的意图识别方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的意图识别方法的步骤。

技术总结本申请公开了一种意图识别方法、装置、终端设备、存储介质以及计算机程序产品，涉及智能客服及自然语言处理技术领域，方法包括：接收用户提问；对所述用户提问进行分析，得到关键信息，并基于所述关键信息对预先构建的意图卡槽进行匹配，得到匹配卡槽；根据所述匹配卡槽对所述用户提问进行意图确认，得到意图识别结果。由此，对接收到的用户提问进行分析，得到用户提问中的关键信息，随后通过先前构建好的意图卡槽对关键信息进行匹配，得到匹配卡槽，最后根据匹配卡槽对用户提问进行意图确定，得到了意图识别结果，解决了当前智能客服对于多意图语句的识别不准确的问题，提高了意图识别的准确性。技术研发人员：吕正林,刘玮,王伟,陶滢,丁鹏勇受保护的技术使用者：中移动信息技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/2