摘要
本申请公开一种理赔对话意图识别方法、装置、设备及存储介质,属于人工智能技术领域。本申请通过引入向量嵌入层、多头自注意力层、前馈网络层和分类层的对话意图识别模型,有效提升了理赔对话中意图识别的准确性与鲁棒性。相较于现有技术,本申请利用向量嵌入层对文本语义进行深度表征,增强了模型对不同表达方式的理解能力;多头自注意力机制可捕捉上下文中的关键信息,提高模型对对话上下文的感知能力;前馈网络层则实现特征的非线性组合,有助于挖掘语料中隐含的领域特征;分类层结合预设评分规则进行标签匹配与概率分布计算,从而实现高效、准确的意图识别。本申请方案不仅提升了用户意图的识别效果,满足了实际理赔业务中对高实时性的需求。
技术关键词
对话意图识别方法
问答语料
文本特征向量
意图识别模型
注意力
计算机可读指令
标签
分词
高维特征向量
多维度特征提取
意图识别装置
预训练语言模型
非线性
编码器结构
理赔业务
可读存储介质
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网点特征
银行网点推荐方法
多层感知机
注意力
分支
文本特征向量
图像特征向量
病历
融合深度神经网络模型
分类方法
燃气设备
时序
基座
燃气监测技术
训练深度学习模型