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基于深度學習的新型電力智能交互平臺多任務集成模型研究

程超  葛維  郭蘭柯  陳博  張亞煒  
【摘要】:意圖理解是新一代電力智能交互平臺中的一項基礎技術。通過將用戶訴求自動分類與分級,可以大幅提升服務效率和質量。針對電力交互平臺中的意圖理解問題,提出一種基于深度學習的多任務集成模型,該模型可以同時訓練意圖理解中密切相關的兩項子任務:意圖檢測(Intent Detection)與語義槽填充(Slot Filling)。使用具有長短期記憶(Long-Short Term Memory,LSTM)結構和門控循環單元(Gated Recurrent Unit,GRU)的深度雙向循環神經網絡(recurrent neural network,RNN)作為基本分類器,多層感知機(Multi-Layer Perceptron,MLP)框架用于組合輸出結果,并基于詞向量特征與詞性特征對模型進行增強。在真實數據上的實驗表明該集成多任務模型相比單一模型或其他主流方法更為有效。

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