【摘 要】
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短文本的多意图识别是语义理解中的难题,因短文本的特征稀疏、字数少但包含信息量大,在分类问题中难以提取其有效特征。为解决该问题,将句法特征和卷积神经网络(CNN)进行结合
【机 构】
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四川师范大学计算机科学学院,电子科技大学信息与软件工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61373163);国家科技支撑计划课题(2014BAH11F02, 2014BAH11F01)
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短文本的多意图识别是语义理解中的难题,因短文本的特征稀疏、字数少但包含信息量大,在分类问题中难以提取其有效特征。为解决该问题,将句法特征和卷积神经网络(CNN)进行结合,提出一种多意图识别模型。该模型首先将句子进行依存句法分析以确定是否包含多意图;接着,利用词频-逆文档频率(TF-IDF)和训练好的词向量计算距离矩阵,以确定意图的个数;然后,把该距离矩阵作为CNN模型的输入,进行意图分类;最后,判断每个意图的情感极性,计算用户的真实意图。采用现有的智能客服系统的真实数据进行实验,实验结果表明,结合句法特征的CNN模型在10个意图上的单分类精准率达到93.5%,比未结合句法特征的CNN模型高1.4个百分点,且稳定性更强、更易扩展;而在多意图识别上,精准率比其他模型提高约30个百分点,效果更显著。
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