CN112380870A - 用户意图分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据分析技术，揭露了一种用户意图分析方法，包括：获取用户的输入文本，将所述输入文本转化为语义向量；对所述语义向量进行意图预测，得到所述输入文本的预测意图标签；利用特征提取网络对所述预测意图标签进行特征提取，根据提取到的特征生成多个目标意图；计算所述多个目标意图中各目标意图的优先度；根据所述优先度从所述多个目标意图中选取预设数量的目标意图为用户意图。此外，本发明还涉及区块链技术，所述印章记录可存储于区块链的节点。本发明还提出一种用户意图分析装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以提高识别用户意图的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种用户意图分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着智能客服的广泛应用，越来越多的公司或企业使用智能机器人对用户的提问进行自动答复。自动答复过程中，如何根据用户的提问准确地识别出用户的意图是越来越被人们所关注的重点。
现有的自动答复过程中对用户意图进行识别的方法多为基于相似度算法计算用户的提问与预先设定的标准提问的相似度，以根据相似度识别出用户提问的意图。但由于不同用户的语言表达习惯不一致，因此对于同一意图，不同的用户在表达上差异较大，导致了现有方法在利用相似度识别用户意图时的识别精确度不高。
发明内容
本发明提供一种用户意图分析方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决对用户意图进行识别的精确性不高的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种用户意图分析方法，包括：
获取用户的输入文本，将所述输入文本转化为语义向量；
对所述语义向量进行意图预测，得到所述输入文本的预测意图标签；
利用特征提取网络对所述预测意图标签进行特征提取，根据提取到的特征生成多个目标意图；
计算所述多个目标意图中各目标意图的优先度；
根据所述优先度从所述多个目标意图中选取预设数量的目标意图为用户意图。
可选地，所述将所述输入文本转化为语义向量，包括：
构建文本向量化模型；
获取历史文本，对所述历史文本进行预设实体标记，得到训练文本；
利用所述训练文本对所述文本向量化模型进行迭代训练，直至所述文本向量化模型收敛，得到训练完成的文本向量化模型；
利用训练完成的文本向量化模型对所述输入文本进行转化，得到所述输入文本的语义向量。
可选地，所述对所述历史文本进行预设实体标记，得到训练文本，包括：
根据预设实体构建包含非预设实体字符标签、预设实体开始字符标签、预设实体中间字符标签的标签集合；
利用所述标签集合中的标签对所述历史文本中的每个字符进行标记，得到训练文本。
可选地，所述利用所述训练文本对所述文本向量化模型进行迭代训练，直至所述文本向量化模型收敛，包括：
将所述训练文本输入至所述文本向量化模型进行向量转化，得到预测文本向量；
获取所述训练文本对应的标准文本向量；
计算所述预测文本向量与所述标准文本向量之间的损失值，当所述损失值小于预设损失阈值时，确定所述文本向量化模型收敛。
可选地，所述利用特征提取网络对所述预测意图标签进行特征提取，包括：
通过特征提取网络的可视层标记所述预测意图标签的数据表征；
通过特征提取网络的隐藏层利用机器学习算法对所述可视层标记的数据表征进行特征提取。
可选地，所述通过特征提取网络的隐藏层利用机器学习算法对所述可视层标记的数据表征进行特征提取，包括：
利用如下所述机器学习算法对所述可视层标记的数据表征进行特征提取：
其中，h为对所述可视层描述的数据表征进行特征提取得到的数据特征， Y为所述数据表征，w为所述可视层与所述隐藏层之间的权值矩阵，b为所述隐藏层的偏置向量。
可选地，所述对所述语义向量进行意图预测，得到所述输入文本的预测意图标签，包括：
构建包含多层下采样层的意图预测网络；
利用所述意图预测网络中的前向下采样层对所述语义向量进行下采样，得到前向语义特征；
利用所述特征筛选模型中的后向下采样层对所述前向语义特征进行下采样，得到后向语义特征；
对获得的前向语义特征和后向语义特征进行特征融合，得到融合语义特征；
将所述融合语义特征作为所述输入文本的预测意图标签。
为了解决上述问题，本发明还提供一种用户意图分析装置，所述装置包括：
向量转化模块，用于获取用户的输入文本，将所述输入文本转化为语义向量；
意图预测模块，用于对所述语义向量进行意图预测，得到所述输入文本的预测意图标签；
特征提取模块，用于利用特征提取网络对所述预测意图标签进行特征提取，根据提取到的特征生成多个目标意图；
优先度计算模块，用于计算所述多个目标意图中各目标意图的优先度；
意图筛选模块，用于根据所述优先度选取预设数量的目标意图为用户意图。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的用户意图分析方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的用户意图分析方法。
本发明实施例通过获取用户的输入文本，将输入文本转化为语义向量，将输入文本转化为语义向量，可实现将文本信息进行数值化，有利于提高后续对输入文本进行分析的效率；对语义向量进行意图预测，得到输入文本的预测意图标签，可减少包含大量语义的语义向量中的数据量，有利于提高后续对用户意图进行分析的效率和精确性；利用特征提取网络对预测意图标签进行特征提取并根据提取到的特征生成多个目标意图，实现了利用提取的特征对用户进行意图预测，提高了对用户意图进行预测的精确性；通过计算优先度，并按照优先度的大小将多个目标意图进行排序、筛选，有利于提高筛选出的目标意图的精确性。因此本发明提出的用户意图分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决对用户意图进行识别的精确性不高的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的用户意图分析方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的用户意图分析装置的功能模块图；
图3为本发明一实施例提供的实现所述用户意图分析方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种用户意图分析方法。所述用户意图分析方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述用户意图分析方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的用户意图分析方法的流程示意图。在本实施例中，所述用户意图分析方法包括：
S1、获取用户的输入文本，将所述输入文本转化为语义向量。
本发明实施例中，所述用户的输入文本可以是用户提供的任何包含用户意图的文本，例如，用户对某业务信息进行询问的文本，用户对某产品进行咨询的文本等。
本发明实施例可利用具有数据抓取功能的python语句从区块链节点中获取用户预先存储的输入文本，利用区块链节点对数据的高吞吐性，可提高获取输入文本的效率。
详细地，所述将所述输入文本转化为语义向量，包括：
构建文本向量化模型；
获取历史文本，对所述历史文本进行预设实体标记，得到训练文本；
利用所述训练文本对所述文本向量化模型进行迭代训练，直至所述文本向量化模型收敛，得到训练完成的文本向量化模型；
利用训练完成的文本向量化模型对所述输入文本进行转化，得到所述输入文本的语义向量。
本发明实施例中，利用深度学习网络模型构建初始向量化模型；详细地，使用Bertbase网络模型作为初始向量化模型，在所述初始向量化模型后面接一层序列化标注算法网络，得到所述文本向量化模型，其中，所述序列化标注算法网络用于对输入至所述初始向量化模型的字符的顺序进行约束，得到所述实体文本向量化模型。
详细地，所述对所述历史文本进行预设实体标记，得到训练文本，包括：
根据预设实体构建包含非预设实体字符标签、预设实体开始字符标签、预设实体中间字符标签的标签集合；
利用所述标签集合中的标签对所述历史文本中的每个字符进行标记，得到训练文本。
具体地，所述标签集合中包含多个预设标签，如，非预设实体字符标签、预设实体开始字符标签、预设实体中间字符标签，其中，所述非预设实体字符标签用于标记历史文本中非预设实体的字符，所述预设实体开始字符标签用于标记历史文本中预设实体的开始字符，所述预设实体中间字符标签用于标记历史文本中预设实体除开始字符之外的字符。
例如：历史文本包含的文本信息为“某金融公司提供零利率贷款”，预设实体为金融实体，标签实体集合包括：非金融实体字符标签、金融实体开始字符标签、金融实体中间字符标签，那么利用标签实体集合对文本信息“某金融公司提供零利率贷款”进行标记，“某金融”字符利用金融实体开始字符标签标记为金融实体开始字符，“公司”字符利用金融实体中间字符标签标记为金融实体中间字符，“提供”字符利用非金融实体字符标签标记为非金融实体字符，“零利率”字符利用非金融实体字符标签标签标记为非金融实体字符，“贷款”字符利用非金融实体字符标签标记为非金融实体字符。
进一步地，所述利用所述训练文本对所述文本向量化模型进行迭代训练，直至所述文本向量化模型收敛，包括：
将所述训练文本输入至所述文本向量化模型进行向量转化，得到预测文本向量；
获取所述训练文本对应的标准文本向量；
计算所述预测文本向量与所述标准文本向量之间的损失值，当所述损失值小于预设损失阈值时，确定所述文本向量化模型收敛。
本发明实施例中，可利用具有数据抓取功能的python语句从数据库中获取预先存储的标准文本向量。
详细地，本发明实施例可利用预设的损失函数计算所述预测文本向量与所述标准文本向量之间的损失值，所述损失函数包括但不限于交叉熵损失函数、平方误差损失函数和正则损失函数。当所述损失值小于预设的损失阈值时，则说明文本向量化模型已收敛，得到训练完成的文本向量化模型。
本发明实施例将输入文本转化为语义向量，可实现将文本信息进行数值化，有利于提高后续对输入文本进行分析的效率。
S2、对所述语义向量进行意图预测，得到所述输入文本的预测意图标签。
本发明实施例中，所述对所述语义向量进行意图预测，得到所述输入文本的预测意图标签，包括：
构建包含多层下采样层的意图预测网络；
利用所述意图预测网络中的前向下采样层对所述语义向量进行下采样，得到前向语义特征；
利用所述特征筛选模型中的后向下采样层对所述前向语义特征进行下采样，得到后向语义特征；
对获得的前向语义特征和后向语义特征进行特征融合，得到融合语义特征；
将所述融合语义特征作为所述输入文本的预测意图标签。
详细地，本发明实施例采用LSTM网络(Long Short-Term Memory Net，长短期记忆网络)构建包含多层下采样层的意图预测网络，利用所述LSTM 网络中的多层下采样层结构对语义向量进行多次下采样，有利于提取出更精确的语义特征，提高生成的预测意图标签精确度。
具体地，所述前向下采样层与所述后向下采样层是相对而言的，例如，意图预测网络包括4个下采样层，第一个对语义向量进行下采样的下采样层相对于第二个对语义向量进行下采样的下采样层、第三个对语义向量进行下采样的下采样层和第四个对语义向量进行下采样的下采样层来说是前向下采样层；第二个对标准语义向量进行下采样的下采样层相对于第一个对语义向量进行下采样的下采样层来说是后向下采样层，依此类推。
详细地，当前向下采样层为初始下采样层时，后向下采样层对前向下采样层得到的结果(前向语义特征)进行下采样，得到后向语义特征。
当前向下采样层不为初始下采样层时，后向下采样层对前向下采样层得到的结果(前向语义特征)进行下采样，得到后向语义特征。
具体地，例如，在第一下采样层中对所述胸腔图像进行下采样，得到第一语义特征；
在第二下采样层中对所述第一语义特征进行下采样，得到第二语义特征；
在第三下采样层中对所述第二语义特征进行下采样，得到第三语义特征；
在第四下采样层中对所述第三语义特征进行下采样，得到第四语义特征；
对所述第一语义特征、所述第二语义特征、所述第三语义特征和所述第四语义特征进行特征融合得到融合语义特征，并将融合语义特征作为输入文本的预测意图标签。
本发明实施例对语义向量进行意图预测，得到输入文本的预测意图标签，可减少包含大量语义的语义向量中的数据量，有利于提高后续对用户意图进行分析的效率。
S3、利用特征提取网络对所述预测意图标签进行特征提取，根据提取到的特征生成多个目标意图。
本发明实施例中，所述特征提取网络包括多个可视层和多个隐藏层，其中，所述可视层包含多个可视单元，所述隐藏层包含多个隐藏单元，且多个可视层和多个隐藏层的数目对应，多个可视单元与多个隐藏单元的数目对应。
详细地，所述利用特征提取网络对所述预测意图标签进行特征提取，包括：
通过特征提取网络的可视层标记所述预测意图标签的数据表征；
通过特征提取网络的隐藏层利用机器学习算法对所述可视层标记的数据表征进行特征提取。
具体地，在进行特征提取的过程中，通过特征提取网络的可视层中的每个可视单元标记所述意图标签中一个数据表征，通过特征提取网络的隐藏层中的每个隐藏单元提取所述数据表征，所述隐藏层中的每个隐藏单元基于机器学习算法提取与所述隐藏单元相匹配的可视单元标记的数据表征。
本发明实施例中，所述可视单元和所述隐藏单元的状态由布尔值进行表示，如，0和1，其中，0表示未激活状态，1表示激活状态。当所述可视单元和/或所述隐藏单元被激活函数激活后，才可将可视单元包含的数据传输至与所述可视单元相匹配的隐藏单元中。
具体地，所述可视单元和/或所述隐藏单元的激活函数如下：
其中，E(v,h,θ)为激活值，I为所述可视层中可视单元的数目，J为所述隐藏层中隐藏单元的数目，a为所述可视层的偏置向量，b为所述隐藏层的偏置向量，w为所述可视层与所述隐藏层直接的权值矩阵，v为所述可视层中任一可视单元，h为所述隐藏层中任一隐藏单元，θ为预设的误差参数。
当所述激活函数的激活值大于激活阈值时，所述可视单元和/或所述隐藏单元被激活函数激活。在所述可视单元和/或所述隐藏单元被激活函数激活后，将所述可视单元和/或所述隐藏单元中包含的数据传输至与所述可视单元相匹配的隐藏单元中。
优选的，本发明实施例通过如下匹配算法将所述可视层中的可视单元与所述隐藏层中的隐藏单元进行匹配：
其中，P(v,h,θ)为匹配值，v为所述可视层中任一可视单元，h为所述隐藏层中任一隐藏单元，θ为预设的误差参数，Z为所述特征提取网络的归一化因子，exp(-E(v,h,θ))为可视单元v与隐藏单元h匹配的期望。
较佳地，只有在所述可视层中的可视单元与所述隐藏层中的隐藏单元匹配完成后，被激活的可视层才可将数据传输给与所述可视层相匹配且已被激活的隐藏层。
进一步地，当给定所述可视层中的可视单元被激活后，对应的所述隐藏层中的隐藏单元也被激活的概率为P(vj＝1|h；θ)：
其中，vj为所述隐藏层中的第j个隐藏单元，h为所述隐藏层中任一隐藏单元，θ为预设的误差参数，J为所述隐藏层中隐藏单元的数目，w为所述可视层与所述隐藏层直接的权值矩阵，b为所述隐藏层的偏置向量，δ为预设的概率系数。
当给定所述隐藏层中的隐藏单元被激活后，对应的所述可视层中的可视单元也被激活的概率为P(hi＝1|v；θ)：
其中，hi为所述可视层中的第i个可视单元，v为所述可视层中任一可视单元，θ为预设的误差参数，I为所述可视层中可视单元的数目，w为所述可视层与所述隐藏层直接的权值矩阵，a为所述可视层的偏置向量，δ为预设的概率系数。
本发明实施例中，当给定所述可视层/隐藏层中的可视单元/隐藏单元被激活后，只有当与所述可视单元/隐藏单元相匹配的隐藏单元/可视单元被激活的概率为1时，表明所述隐藏单元/可视单元被激活。
本发明实施例中，利用多个所述特征提取网络中的多个可视层和隐藏层进行叠加，以实现更加精准地对所述预测意图标签进行特征提取。
具体地，所述通过特征提取网络的隐藏层利用机器学习算法对所述可视层标记的数据表征进行特征提取，包括：
利用如下所述机器学习算法对所述可视层标记的数据表征进行特征提取：
其中，h为对所述可视层标记的数据表征进行特征提取得到的数据特征， Y为所述数据表征，w为所述可视层与所述隐藏层之间的权值矩阵，b为所述隐藏层的偏置向量。
进一步地，所述根据提取到的特征生成多个目标意图，包括：计算提取到的特征与预设的多个标准意图的相似度，确定所述相似度大于相似阈值的多个标准意图为所述目标意图，其中，本发明实施例可利用余弦相似度算法计算提取到的特征与预设的多个标准意图的相似度。
本发明实施例利用特征提取网络对预测意图标签进行特征提取并根据提取到的特征生成多个目标意图，利用提取的特征对用户进行意图预测，提高了对用户意图进行预测的精确度。
S4、计算所述多个目标意图中各目标意图的优先度。
本发明实施例中，所述计算所述多个目标意图中各目标意图的优先度，包括：
利用如下优先度算法计算所述多个目标意图中各目标意图的优先度：
Pir＝δ*Mk
其中，Pir为所述优先度，δ为预设权重系数，Mk为所述多个目标意图中第k个目标意图。
S5、根据所述优先度从所述多个目标意图中选取预设数量的目标意图为用户意图。
本发明实施例中，所述根据所述优先度选取预设数量的目标意图为用户意图，包括：
按照所述优先度从大到小的顺序将所述多个目标意图进行排序；
按照从前向后的顺序从排序完成的所述多个目标意图中选取预设数量的目标意图为用户意图。
例如，所述多个目标意图包括：意图A、意图B、意图C和意图D，其中，意图A的优先度为50，意图B的优先度为40，意图C的优先度为60，意图D的优先度为30，因此，按照优先度从大到小的顺序将多个目标意图排序为：意图C、意图A、意图B、意图D；当预设数量为2时，则按照从前向后的顺序从排序完成的多个目标意图中选取意图C和意图A为用户意图。
详细地，通过计算优先度，并按照优先度的大小将多个目标意图进行排序、筛选，有利于提高筛选出的目标意图的精确性。
本发明实施例通过获取用户的输入文本，将输入文本转化为语义向量，将输入文本转化为语义向量，可实现将文本信息进行数值化，有利于提高后续对输入文本进行分析的效率；对语义向量进行意图预测，得到输入文本的预测意图标签，可减少包含大量语义的语义向量中的数据量，有利于提高后续对用户意图进行分析的效率和精确性；利用特征提取网络对预测意图标签进行特征提取并根据提取到的特征生成多个目标意图，实现了利用提取的特征对用户进行意图预测，提高了对用户意图进行预测的精确性；通过计算优先度，并按照优先度的大小将多个目标意图进行排序、筛选，有利于提高筛选出的目标意图的精确性。因此本发明提出的用户意图分析方法，可以解决对用户意图进行识别的精确性不高的问题。
如图2所示，是本发明一实施例提供的用户意图分析装置的功能模块图。
本发明所述用户意图分析装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述用户意图分析装置100可以包括电子印章生成模块101、二维码生成模块102、二维码解析模块103、印章记录查找模块104及电子印章验证模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述向量转化模块101，用于获取用户的输入文本，将所述输入文本转化为语义向量；
所述意图预测模块102，用于对所述语义向量进行意图预测，得到所述输入文本的预测意图标签；
所述特征提取模块103，用于利用特征提取网络对所述预测意图标签进行特征提取，根据提取到的特征生成多个目标意图；
所述优先度计算模块104，用于计算所述多个目标意图中各目标意图的优先度；
所述意图筛选模块105，用于根据所述优先度选取预设数量的目标意图为用户意图。
详细地，所述用户意图分析装置的各模块的具体实施方式如下：
所述向量转化模块101，用于获取用户的输入文本，将所述输入文本转化为语义向量。
本发明实施例中，所述用户的输入文本可以是用户提供的任何包含用户意图的文本，例如，用户对某业务信息进行询问的文本，用户对某产品进行咨询的文本等。
本发明实施例可利用具有数据抓取功能的python语句从区块链节点中获取用户预先存储的输入文本，利用区块链节点对数据的高吞吐性，可提高获取输入文本的效率。
详细地，所述向量转化模块101具体用于：
获取用户的输入文本；
构建文本向量化模型；
获取历史文本，对所述历史文本进行预设实体标记，得到训练文本；
利用所述训练文本对所述文本向量化模型进行迭代训练，直至所述文本向量化模型收敛，得到训练完成的文本向量化模型；
利用训练完成的文本向量化模型对所述输入文本进行转化，得到所述输入文本的语义向量。
本发明实施例中，利用深度学习网络模型构建初始向量化模型；详细地，使用Bertbase网络模型作为初始向量化模型，在所述初始向量化模型后面接一层序列化标注算法网络，得到所述文本向量化模型，其中，所述序列化标注算法网络用于对输入至所述初始向量化模型的字符的顺序进行约束，得到所述实体文本向量化模型。
详细地，所述对所述历史文本进行预设实体标记，得到训练文本，包括：
根据预设实体构建包含非预设实体字符标签、预设实体开始字符标签、预设实体中间字符标签的标签集合；
利用所述标签集合中的标签对所述历史文本中的每个字符进行标记，得到训练文本。
具体地，所述标签集合中包含多个预设标签，如，非预设实体字符标签、预设实体开始字符标签、预设实体中间字符标签，其中，所述非预设实体字符标签用于标记历史文本中非预设实体的字符，所述预设实体开始字符标签用于标记历史文本中预设实体的开始字符，所述预设实体中间字符标签用于标记历史文本中预设实体除开始字符之外的字符。
例如：历史文本包含的文本信息为“某金融公司提供零利率贷款”，预设实体为金融实体，标签实体集合包括：非金融实体字符标签、金融实体开始字符标签、金融实体中间字符标签，那么利用标签实体集合对文本信息“某金融公司提供零利率贷款”进行标记，“某金融”字符利用金融实体开始字符标签标记为金融实体开始字符，“公司”字符利用金融实体中间字符标签标记为金融实体中间字符，“提供”字符利用非金融实体字符标签标记为非金融实体字符，“零利率”字符利用非金融实体字符标签标签标记为非金融实体字符，“贷款”字符利用非金融实体字符标签标记为非金融实体字符。
进一步地，所述利用所述训练文本对所述文本向量化模型进行迭代训练，直至所述文本向量化模型收敛，包括：
将所述训练文本输入至所述文本向量化模型进行向量转化，得到预测文本向量；
获取所述训练文本对应的标准文本向量；
计算所述预测文本向量与所述标准文本向量之间的损失值，当所述损失值小于预设损失阈值时，确定所述文本向量化模型收敛。
本发明实施例中，可利用具有数据抓取功能的python语句从数据库中获取预先存储的标准文本向量。
详细地，本发明实施例可利用预设的损失函数计算所述预测文本向量与所述标准文本向量之间的损失值，所述损失函数包括但不限于交叉熵损失函数、平方误差损失函数和正则损失函数。当所述损失值小于预设的损失阈值时，则说明文本向量化模型已收敛，得到训练完成的文本向量化模型。
本发明实施例将输入文本转化为语义向量，可实现将文本信息进行数值化，有利于提高后续对输入文本进行分析的效率。
所述意图预测模块102，用于对所述语义向量进行意图预测，得到所述输入文本的预测意图标签。
本发明实施例中，所述意图预测模块102具体用于：
构建包含多层下采样层的意图预测网络；
利用所述意图预测网络中的前向下采样层对所述语义向量进行下采样，得到前向语义特征；
利用所述特征筛选模型中的后向下采样层对所述前向语义特征进行下采样，得到后向语义特征；
对获得的前向语义特征和后向语义特征进行特征融合，得到融合语义特征；
将所述融合语义特征作为所述输入文本的预测意图标签。
详细地，本发明实施例采用LSTM网络(Long Short-Term Memory Net，长短期记忆网络)构建包含多层下采样层的意图预测网络，利用所述LSTM 网络中的多层下采样层结构对语义向量进行多次下采样，有利于提取出更精确的语义特征，提高生成的预测意图标签精确度。
具体地，所述前向下采样层与所述后向下采样层是相对而言的，例如，意图预测网络包括4个下采样层，第一个对语义向量进行下采样的下采样层相对于第二个对语义向量进行下采样的下采样层、第三个对语义向量进行下采样的下采样层和第四个对语义向量进行下采样的下采样层来说是前向下采样层；第二个对标准语义向量进行下采样的下采样层相对于第一个对语义向量进行下采样的下采样层来说是后向下采样层，依此类推。
详细地，当前向下采样层为初始下采样层时，后向下采样层对前向下采样层得到的结果(前向语义特征)进行下采样，得到后向语义特征。
当前向下采样层不为初始下采样层时，后向下采样层对前向下采样层得到的结果(前向语义特征)进行下采样，得到后向语义特征。
具体地，例如，在第一下采样层中对所述胸腔图像进行下采样，得到第一语义特征；
在第二下采样层中对所述第一语义特征进行下采样，得到第二语义特征；
在第三下采样层中对所述第二语义特征进行下采样，得到第三语义特征；
在第四下采样层中对所述第三语义特征进行下采样，得到第四语义特征；
对所述第一语义特征、所述第二语义特征、所述第三语义特征和所述第四语义特征进行特征融合得到融合语义特征，并将融合语义特征作为输入文本的预测意图标签。
本发明实施例对语义向量进行意图预测，得到输入文本的预测意图标签，可减少包含大量语义的语义向量中的数据量，有利于提高后续对用户意图进行分析的效率。
所述特征提取模块103，用于利用特征提取网络对所述预测意图标签进行特征提取，根据提取到的特征生成多个目标意图。
本发明实施例中，所述特征提取网络包括多个可视层和多个隐藏层，其中，所述可视层包含多个可视单元，所述隐藏层包含多个隐藏单元，且多个可视层和多个隐藏层的数目对应，多个可视单元与多个隐藏单元的数目对应。
详细地，所述特征提取模块103具体用于：
通过特征提取网络的可视层标记所述预测意图标签的数据表征；
通过特征提取网络的隐藏层利用机器学习算法对所述可视层标记的数据表征进行特征提取；
根据提取到的特征生成多个目标意图。
具体地，在进行特征提取的过程中，通过特征提取网络的可视层中的每个可视单元标记所述意图标签中一个数据表征，通过特征提取网络的隐藏层中的每个隐藏单元提取所述数据表征，所述隐藏层中的每个隐藏单元基于机器学习算法提取与所述隐藏单元相匹配的可视单元标记的数据表征。
本发明实施例中，所述可视单元和所述隐藏单元的状态由布尔值进行表示，如，0和1，其中，0表示未激活状态，1表示激活状态。当所述可视单元和/或所述隐藏单元被激活函数激活后，才可将可视单元包含的数据传输至与所述可视单元相匹配的隐藏单元中。
具体地，所述可视单元和/或所述隐藏单元的激活函数如下：
其中，E(v,h,θ)为激活值，I为所述可视层中可视单元的数目，J为所述隐藏层中隐藏单元的数目，a为所述可视层的偏置向量，b为所述隐藏层的偏置向量，w为所述可视层与所述隐藏层直接的权值矩阵，v为所述可视层中任一可视单元，h为所述隐藏层中任一隐藏单元，θ为预设的误差参数。
当所述激活函数的激活值大于激活阈值时，所述可视单元和/或所述隐藏单元被激活函数激活。在所述可视单元和/或所述隐藏单元被激活函数激活后，将所述可视单元和/或所述隐藏单元中包含的数据传输至与所述可视单元相匹配的隐藏单元中。
优选的，本发明实施例通过如下匹配算法将所述可视层中的可视单元与所述隐藏层中的隐藏单元进行匹配：
其中，P(v,h,θ)为匹配值，v为所述可视层中任一可视单元，h为所述隐藏层中任一隐藏单元，θ为预设的误差参数，Z为所述特征提取网络的归一化因子，exp(-E(v,h,θ))为可视单元v与隐藏单元h匹配的期望。
较佳地，只有在所述可视层中的可视单元与所述隐藏层中的隐藏单元匹配完成后，被激活的可视层才可将数据传输给与所述可视层相匹配且已被激活的隐藏层。
进一步地，当给定所述可视层中的可视单元被激活后，对应的所述隐藏层中的隐藏单元也被激活的概率为P(vj＝1|h；θ)：
其中，vj为所述隐藏层中的第j个隐藏单元，h为所述隐藏层中任一隐藏单元，θ为预设的误差参数，J为所述隐藏层中隐藏单元的数目，w为所述可视层与所述隐藏层直接的权值矩阵，b为所述隐藏层的偏置向量，δ为预设的概率系数。
当给定所述隐藏层中的隐藏单元被激活后，对应的所述可视层中的可视单元也被激活的概率为P(hi＝1|v；θ)：
其中，hi为所述可视层中的第i个可视单元，v为所述可视层中任一可视单元，θ为预设的误差参数，I为所述可视层中可视单元的数目，w为所述可视层与所述隐藏层直接的权值矩阵，a为所述可视层的偏置向量，δ为预设的概率系数。
本发明实施例中，当给定所述可视层/隐藏层中的可视单元/隐藏单元被激活后，只有当与所述可视单元/隐藏单元相匹配的隐藏单元/可视单元被激活的概率为1时，表明所述隐藏单元/可视单元被激活。
本发明实施例中，利用多个所述特征提取网络中的多个可视层和隐藏层进行叠加，以实现更加精准地对所述预测意图标签进行特征提取。
具体地，所述通过特征提取网络的隐藏层利用机器学习算法对所述可视层标记的数据表征进行特征提取，包括：
利用如下所述机器学习算法对所述可视层标记的数据表征进行特征提取：
其中，h为对所述可视层标记的数据表征进行特征提取得到的数据特征， Y为所述数据表征，w为所述可视层与所述隐藏层之间的权值矩阵，b为所述隐藏层的偏置向量。
进一步地，所述根据提取到的特征生成多个目标意图，包括：计算提取到的特征与预设的多个标准意图的相似度，确定所述相似度大于相似阈值的多个标准意图为所述目标意图，其中，本发明实施例可利用余弦相似度算法计算提取到的特征与预设的多个标准意图的相似度。
本发明实施例利用特征提取网络对预测意图标签进行特征提取并根据提取到的特征生成多个目标意图，利用提取的特征对用户进行意图预测，提高了对用户意图进行预测的精确度。
所述优先度计算模块104，用于计算所述多个目标意图中各目标意图的优先度。
本发明实施例中，所述优先度计算模块104具体用于：
利用如下优先度算法计算所述多个目标意图中各目标意图的优先度：
Pir＝δ*Mk
其中，Pir为所述优先度，δ为预设权重系数，Mk为所述多个目标意图中第k个目标意图。
所述意图筛选模块105，用于根据所述优先度选取预设数量的目标意图为用户意图。
本发明实施例中，所述意图筛选模块105具体用于：
按照所述优先度从大到小的顺序将所述多个目标意图进行排序；
按照从前向后的顺序从排序完成的所述多个目标意图中选取预设数量的目标意图为用户意图。
例如，所述多个目标意图包括：意图A、意图B、意图C和意图D，其中，意图A的优先度为50，意图B的优先度为40，意图C的优先度为60，意图D的优先度为30，因此，按照优先度从大到小的顺序将多个目标意图排序为：意图C、意图A、意图B、意图D；当预设数量为2时，则按照从前向后的顺序从排序完成的多个目标意图中选取意图C和意图A为用户意图。
详细地，通过计算优先度，并按照优先度的大小将多个目标意图进行排序、筛选，有利于提高筛选出的目标意图的精确性。
本发明实施例通过获取用户的输入文本，将输入文本转化为语义向量，将输入文本转化为语义向量，可实现将文本信息进行数值化，有利于提高后续对输入文本进行分析的效率；对语义向量进行意图预测，得到输入文本的预测意图标签，可减少包含大量语义的语义向量中的数据量，有利于提高后续对用户意图进行分析的效率和精确性；利用特征提取网络对预测意图标签进行特征提取并根据提取到的特征生成多个目标意图，实现了利用提取的特征对用户进行意图预测，提高了对用户意图进行预测的精确性；通过计算优先度，并按照优先度的大小将多个目标意图进行排序、筛选，有利于提高筛选出的目标意图的精确性。因此本发明提出的用户意图分析装置，可以解决对用户意图进行识别的精确性不高的问题。
如图3所示，是本发明一实施例提供的实现用户意图分析方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11和总线，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如用户意图分析程序12。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字 (SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器 11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如用户意图分析程序12的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10 是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块 (例如用户意图分析程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3 示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源 (比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10 逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器 (Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED 显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的用户意图分析程序12是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取用户的输入文本，将所述输入文本转化为语义向量；
对所述语义向量进行意图预测，得到所述输入文本的预测意图标签；
利用特征提取网络对所述预测意图标签进行特征提取，根据提取到的特征生成多个目标意图；
计算所述多个目标意图中各目标意图的优先度；
根据所述优先度从所述多个目标意图中选取预设数量的目标意图为用户意图。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的标记，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取用户的输入文本，将所述输入文本转化为语义向量；
对所述语义向量进行意图预测，得到所述输入文本的预测意图标签；
利用特征提取网络对所述预测意图标签进行特征提取，根据提取到的特征生成多个目标意图；
计算所述多个目标意图中各目标意图的优先度；
根据所述优先度从所述多个目标意图中选取预设数量的目标意图为用户意图。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所标记的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种用户意图分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户的输入文本，将所述输入文本转化为语义向量；
对所述语义向量进行意图预测，得到所述输入文本的预测意图标签；
利用特征提取网络对所述预测意图标签进行特征提取，根据提取到的特征生成多个目标意图；
计算所述多个目标意图中各目标意图的优先度；
根据所述优先度从所述多个目标意图中选取预设数量的目标意图为用户意图。
2.如权利要求1所述的用户意图分析方法，其特征在于，所述将所述输入文本转化为语义向量，包括：
构建文本向量化模型；
获取历史文本，对所述历史文本进行预设实体标记，得到训练文本；
利用所述训练文本对所述文本向量化模型进行迭代训练，直至所述文本向量化模型收敛，得到训练完成的文本向量化模型；
利用训练完成的文本向量化模型对所述输入文本进行转化，得到所述输入文本的语义向量。
3.如权利要求2所述的用户意图分析方法，其特征在于，所述对所述历史文本进行预设实体标记，得到训练文本，包括：
根据预设实体构建包含非预设实体字符标签、预设实体开始字符标签、预设实体中间字符标签的标签集合；
利用所述标签集合中的标签对所述历史文本中的每个字符进行标记，得到训练文本。
4.如权利要求2所述的用户意图分析方法，其特征在于，所述利用所述训练文本对所述文本向量化模型进行迭代训练，直至所述文本向量化模型收敛，包括：
将所述训练文本输入至所述文本向量化模型进行向量转化，得到预测文本向量；
获取所述训练文本对应的标准文本向量；
计算所述预测文本向量与所述标准文本向量之间的损失值，当所述损失值小于预设损失阈值时，确定所述文本向量化模型收敛。
5.如权利要求1所述的用户意图分析方法，其特征在于，所述利用特征提取网络对所述预测意图标签进行特征提取，包括：
通过特征提取网络的可视层标记所述预测意图标签的数据表征；
通过特征提取网络的隐藏层利用机器学习算法对所述可视层标记的数据表征进行特征提取。
6.如权利要求5所述的用户意图分析方法，其特征在于，所述通过特征提取网络的隐藏层利用机器学习算法对所述可视层标记的数据表征进行特征提取，包括：
利用如下所述机器学习算法对所述可视层标记的数据表征进行特征提取：
其中，h为对所述可视层描述的数据表征进行特征提取得到的数据特征，Y为所述数据表征，w为所述可视层与所述隐藏层之间的权值矩阵，b为所述隐藏层的偏置向量。
7.如权利要求1至6中任一项所述的用户意图分析方法，其特征在于，所述对所述语义向量进行意图预测，得到所述输入文本的预测意图标签，包括：
构建包含多层下采样层的意图预测网络；
利用所述意图预测网络中的前向下采样层对所述语义向量进行下采样，得到前向语义特征；
利用所述特征筛选模型中的后向下采样层对所述前向语义特征进行下采样，得到后向语义特征；
对获得的前向语义特征和后向语义特征进行特征融合，得到融合语义特征；
将所述融合语义特征作为所述输入文本的预测意图标签。
8.一种用户意图分析装置，其特征在于，所述装置包括：
向量转化模块，用于获取用户的输入文本，将所述输入文本转化为语义向量；
意图预测模块，用于对所述语义向量进行意图预测，得到所述输入文本的预测意图标签；
特征提取模块，用于利用特征提取网络对所述预测意图标签进行特征提取，根据提取到的特征生成多个目标意图；
优先度计算模块，用于计算所述多个目标意图中各目标意图的优先度；
意图筛选模块，用于根据所述优先度选取预设数量的目标意图为用户意图。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的用户意图分析方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的用户意图分析方法。
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