【摘 要】
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针对中文口语短文本缺少上下文信息、语法不规范和噪声较大等特征造成语义模糊,进而导致用户意图识别准确率不高的问题,提出了一种基于多特征融合的意图识别算法。算法对传统
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针对中文口语短文本缺少上下文信息、语法不规范和噪声较大等特征造成语义模糊,进而导致用户意图识别准确率不高的问题,提出了一种基于多特征融合的意图识别算法。算法对传统Bi-LSTM(Bi-directional Long Shot-Term Memory)文本分类算法进行改进,将原始文本的字向量、词向量、词性向量和实体知识库向量进行融合,结合字级别的意图识别模型,在人工标注的实际场景下的用户意图数据集上进行训练和测试。实验结果表明,改进后的用户意图识别算法在实际场景中准确率等评价指标有明显提高。
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