作者：周俊佐; 朱宗奎; 何正球; 陈文亮; 张民混合模型意图分类语言模型注意力机制胶囊网络
摘要：随着人机对话的不断发展,让计算机能够准确地理解用户查询意图,对整个人机对话领域都有着重要意义.意图分类的主要目标是在人机对话的过程中判断用户的意图,提升人机对话系统的准确度与自然度.首先分析多个分类模型在意图分类任务上的优缺点.在此基础上,提出一种混合神经网络模型,综合利用多个深度网络模型的多样性输出.在输入特征预处理上,采用语言模型词向量,将语言模型拥有的语义挖掘能力应用到混合网络中,可以进一步提升模型的表达能力.所提出的混合神经网络模型相对于最好的基准模型在两份数据集上分别取得了2.95%和3.85%的性能提升.新模型在该数据上取得了最优的性能.
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