多意图识别模型的训练方法及系统

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专利状态

多意图识别模型的训练方法及系统

有效

专利申请进度

申请

2021-01-29

申请公布

2021-05-07

授权

2022-07-12

预估到期

2041-01-29

专利基础信息

申请号	CN202110123802.1	申请日	2021-01-29
申请公布号	CN112765356A	申请公布日	2021-05-07
授权公布号	CN112765356B	授权公告日	2022-07-12
分类号	G06F16/35;G06F16/332;G06N3/08
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	思必驰科技股份有限公司
申请人地址	江苏省苏州市苏州工业园区新平街388号腾飞创新园14栋

专利法律状态

2022-07-12

授权

状态信息

授权
2021-05-28

著录事项变更

状态信息

著录事项变更；IPC(主分类):G06F16/35；变更事项:申请人；变更前:苏州思必驰信息科技有限公司；变更后:思必驰科技股份有限公司；变更事项:地址；变更前:215123 江苏省苏州市苏州工业园区新平街388号腾飞创新园14栋；变更后:215123 江苏省苏州市苏州工业园区新平街388号腾飞创新园14栋
2021-05-25

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06F16/35；申请日:20210129
2021-05-07

公布

状态信息

公布

摘要

本发明实施例提供一种多意图识别模型的训练方法。该方法包括：通过编码器对原始标注训练数据进行编码，得到句子向量；通过分类器确定句子向量中各意图的真正例、真负例、假负例、假正例的概率；基于真正例、真负例、假负例、假正例确定可微的soft‑f损失函数；利用soft‑f损失函数对多意图识别模型反向传播训练，用于优化分类器以及编码器的参数，直至多意图识别模型训练完成。本发明实施例还提供一种多意图识别模型的训练系统。本发明实施例修改F1值的计算方式，构造出可微的损失函数，意味这可以用这些反向传播算法来进行优化，极大简化了训练过程，并且提高了意图领域识别的性能。

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