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一种基于多通道模型的口语理解联合方法及口语理解系统

申请号: CN202311612285.X
申请人: 西南石油大学
申请日期: 2023/11/29

摘要文本

本发明公开了一种基于多通道模型的口语理解联合方法及口语理解系统,包括:获取用户输入语句并进行词向量操作,获得词向量矩阵;将词向量矩阵输入至基础语义编码模型,获得上下文语义特征向量,并通过意图多通道和槽位多通道分别进行进一步特征提取,基于预设规则获得融合意向向量和融合槽位向量;基于交叉注意力机制将融合意向向量和融合槽位向量融合并进行处理后,进行局部特征加强操作,获得局部加强意图向量和局部加强槽位向量;基于局部加强意图向量与局部加强槽位向量获得结果,完成口语理解。本发明中意图和槽位任务之间建立显式连接的方法更利于联合模型的训练,进一步提高了口语理解联合模型的性能。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于多通道模型的口语理解联合方法及口语理解系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202311612285.X
申请日 2023/11/29
公告号 CN117574922A
公开日 2024/2/20
IPC主分类号 G06F40/35
权利人 西南石油大学
发明人 杨力; 白思畅; 李国树; 宋欣渝
地址 四川省成都市新都区新都大道8号

专利主权项内容

1.一种基于多通道模型的口语理解联合方法,其特征在于,包括以下步骤:获取用户输入语句,通过对所述用户输入语句进行词向量操作,获得词向量矩阵;构建基础语义编码模型,将所述词向量矩阵输入至所述基础语义编码模型,获得上下文语义特征向量;将所述上下文语义特征向量分别通过意图多通道和槽位多通道进行进一步特征提取,按照预设规则将特征提取结果进行融合,获得融合意向向量和融合槽位向量;基于交叉注意力机制将所述融合意向向量和融合槽位向量融合,将融合后的向量处理后进行局部特征加强操作,获得局部加强意图向量和局部加强槽位向量;基于局部加强意图向量获得意图识别结果,基于局部加强槽位向量获得槽位序列标签结果,完成口语理解联合训练。