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本发明公开了一种意图槽值双向交互的自然语言理解方法,采用BERT语义编码模块对用户输入的话语进行文本预处理,并进行语义编码,然后将意图表示向量输入到意图注意力模块,生成语义增强的意图表示向量,并通过自注意语义交互模块,双向交互语义增强的意图语义表示向量和槽语义表示向量,获得最终的意图语义表示向量和槽语义表示向量,然后将最终的意图表示向量和槽语义表示向量输入到CRF语义解码模块,获得最后话语的意图和槽值。本发明使用预训练知识显著提高意图识别和槽填充的识别效果,使得系统可以应用在高精度的NLU场景上,提高了系统的预测精度。
📄 2022106725220 📂 G06F40_30 👤 浙江工业大学 📅 2022-06-14
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发明 已授权

一种意图槽值双向交互的自然语言理解方法

2022106725220 · 浙江工业大学
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
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SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年