文档名：小样本场景的聊天机器人意图识别算法研究
近些年随着NLP技术的发展,聊天机器人逐渐在各个垂直领域落地.在运维场景下,聊天机器人可以减少人力成本,替代人工完成大量重复性的,流程复杂度不高的运维动作.文本提出了一种任务型聊天机器人在小样本场景下的训练方法,解决了在样本不充足的情况下(小样本),面对短文本问答语料,依然可以获得较高性能的意图识别模型,并支持快速迭代更新.最后通过实验表明,本文提出的训练方法性能有明显提升.
作者：郭捷夫
作者单位：中国移动通信集团辽宁有限公司110179
母体文献：辽宁省通信学会2021年度学术年会论文集
会议名称：辽宁省通信学会2021年度学术年会
会议时间：2021年8月1日
会议地点：沈阳
主办单位：辽宁省通信学会
语种：chi
分类号：TP3TP2
关键词：聊天机器人 意图识别 小样本场景 训练方法
在线出版日期：2022年1月20日
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