发明专利 已授权

基于BERT-BLSTM-RPEA-LSTM的语义槽填充与意图检测联合方法

📄 申请号:CN202211743035.5 📄 发布日:2026/04/09

著录项目信息

申请日
2022-12-27
公开号
CN115934916B
公开日
2025-08-26
申请人
长沙理工大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

智能对话系统, 语音助手, 人机交互, 信息检索, 语义理解

摘要

本发明公开了一种基于BERT‑BLSTM‑RPEA‑LSTM的语义槽填充与意图检测联合方法,包括如下步骤:S1、构建一个由共享网络及两个分类网络组成的模型框架;S2、对S1所述的模型进行训练,更新除词嵌入层以外整个网络模型的参数,得到语义槽填充与意图检测模型;S3、基于S2所述语义槽填充与意图检测模型,实现对待检测对话文本句子中语义槽的填充和意图的检测。本发明可在不增加较多计算量的前提下会自动找到两个任务之间的平衡,获得更好的整体性能。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

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