基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的意圖分類方法、系統(tǒng)、終端及介質

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010681562.2 申請日 -
公開（公告）號 CN113961698A 公開（公告）日 2022-01-21
申請公布號 CN113961698A 申請公布日 2022-01-21
分類號 G06F16/35（2019.01）I;G06F16/33（2019.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 屠可偉;沈李斌;蔣承越;奚寧;李波 申請（專利權）人 上海樂言科技股份有限公司
代理機構 北京酷愛智慧知識產(chǎn)權代理有限公司 代理人 鄒成嬌
地址 200051上海市長寧區(qū)天山支路201號二層2032室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的意圖分類方法，包括：獲取意圖分類任務數(shù)據(jù)；針對意圖分類數(shù)據(jù)集撰寫正則表達式規(guī)則以及對應的邏輯甄選操作；將正則表達式轉換為有限狀態(tài)自動機；將有限狀態(tài)自動機轉換為三維張量；利用張量分解方法分解三維張量，得到三個矩陣初始化TFRNN的參數(shù)；初始化邏輯甄選層的參數(shù)，將邏輯甄選層和TFRNN構成意圖分類模型；將意圖分類任務數(shù)據(jù)輸入意圖分類模型進行訓練，輸出意圖分類結果。該方法將正則表達式轉化為其對應的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡形式，將這個神經(jīng)網(wǎng)絡正確地初始化，使得在未訓練的時候運行神經(jīng)網(wǎng)絡等價于直接運行正則表達式。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)過訓練后具備非常強的可解釋性。