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基于知识图谱和用户主题的意图-语义槽联合识别系统

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本公开的基于知识图谱和用户主题的意图‑语义槽联合识别模型，通过特征提取模块提取输入的文本信息的语义信息、词语间的关系以及局部信息，并输出文本信息的特征信息向量；外部向量生成模块提取输入的文本信息的主题，并利用先验知识图谱库查询与主题相关的多条知识，将主题和其相关的多条知识进行Bert编码生成外部信息向量；特征融合模块利用注意力机制将特征信息向量和外部信息向量进行融合得到融合特征向量；特征分类模块利用softmax对融合特征向量进行识别分类得到文本信息的意图，利用crf算法对融合特征向量进行序列标注得到文本信息的语义槽向量。能够提高智能对话系统中语义识别的准确率，提高对输入的文本信息的意图、语义的识别准确度。

著录项

公开/公告号CN113377961B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.12.06

原文格式PDF
申请/专利权人北京理工大学;
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申请/专利号CN202011416840.8
发明设计人甘明刚;郝楠;陈博;陈杰;窦丽华;陈文颉;陈晨;
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申请日2020.12.07
分类号G06F16/36;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04;
代理机构北京理工大学专利中心;
代理人李爱英;付雷杰
地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
入库时间 2022-12-29 02:03:55

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-12-06

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发明专利权授予

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