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摘 要:本发明涉及智能问答技术领域,具体涉及一种基于Bert模型的意图识别与槽值填充联合预测方法,该方法包括:输入目标文本,得到目标文本的词向量、段向量和位置向量,将词向量、段向量和位置向量拼接作为Bert模型的输入向量,输入训练好的Bert模型中,训练好的Bert模型输出意图表示向量和槽值序列表示向量,将意图表示向量和槽值序列表示向量在Gate层通过权重计算,计算出联合作用因子,将联合作用因子作用于槽值序列表示向量,最终输出预测的意图分类和槽值序列。本发明在Bert层上使用Gate机制,充分利用意图识别和槽值填充的内在联系,降低任务错误预测率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011249692.5 | 专利名称: | 基于Bert模型的意图识别与槽值填充联合预测方法 |
申请日: | 2020-11-11 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/332搜分类 文本处理 信息处理 数据分析 自然语言处理 软件算法搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |