融合敏感词规则和字符级RCNN模型的用户意图识别

• 作者: 刘全明 张虎 王冲 王鑫
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人机对话 用户意图识别 自然语言处理 RCNN
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 160-165
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5293字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.03.027

摘要

用户意图识别是基于用户对话用语识别用户的真实对话意图,是人机对话研究中的一项关键任务.针对现有用户意图识别方法的不足,提出融合敏感词规则和字符级RCNN模型的用户意图识别方法.构建敏感句子与敏感词词典,并通过规则及相似度匹配策略对特征明显的对话进行意图识别.针对类别特征不明显的对话提出深层语义分类模型,该模型以单字符串作为输入序列,利用RCNN模型构建意图分类框架,既可以避免分词结果不准确带来的错误传导问题,同时利用字符的分布向量表示方法还可以获取句子的深层语义信息.实验结果表明,该方法在两个数据集上都取得了较好的结果,明显优于传统的意图识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张虎	山西大学计算机与信息技术学院	33	139	8.0	11.0
2	王鑫	山西大学计算机与信息技术学院	10	8	1.0	2.0
3	刘全明	山西大学计算机与信息技术学院	15	45	3.0	6.0
4	王冲	山西大学计算机与信息技术学院	5	2	1.0	1.0