一种基于大模型的车载用户意图识别方法及系统

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一种基于大模型的车载用户意图识别方法及系统
申请号:CN202511164128
申请日期:2025-08-20
公开号:CN120705304B
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于大模型的车载用户意图识别方法及系统,涉及大语言模型:构建双塔检索模型DREM;构建包含车载控制功能的意图函数库;利用意图编码编码器对意图函数库中的各意图函数文本进行编码,得到意图向量集合并建立索引;利用查询编码编码器将用户查询文本编码为查询向量;基于混合检索策略获取与查询向量关联的意图函数;其中,混合检索策略通过语义相似度检索和关键词匹配检索;根据用户查询文本和得到的关联意图函数,构建提示模板;根据提示模板,利用大模型进行推理,得到车载用户意图识别结果;针对车载环境下ASR语音识别噪音导致用户意图识别准确率低,本申请提升系统对ASR识别错误的容错能力。
技术关键词
文本 编码器 意图识别方法 检索策略 预训练语言模型 梯度下降算法 训练样本集 关键词 意图识别系统 语义 元素 识别噪音 度函数 模板 替换算法 大语言模型
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