面向工业运维人机对话的意图和语义槽联合识别算法

Joint recognition algorithm of intents and semantic slots for human-machine dialogue in industrial operation and maintenance
周超1
王呈1
夏源2
杜林2
1. 江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
2. 江阴怡源-江南大学工业智能运维联合实验室, 江苏 无锡 214400

摘要

意图识别和槽位填充旨在确定用户意图和提取关键信息槽位,是实现人机对话的关键。在工业运维人机对话任务中,为解决运维数据中包含复杂嵌套实体以及存在少量缺字、错字的问题,提出一种改进的BERT联合任务算法GP-GraphBERT,利用意图和语义槽识别任务的关联性提升对话性能。首先,由BERT得到隐藏层状态后,通过构建邻接矩阵将其转换为图结构,嵌入加权残差图注意力网络(WRGAT)增强模型的邻居感知能力。其次,改进融合旋转式位置编码(Rotary Position Embedding,RoPE)的全局指针机制(GlobalPointer),使模型能够无差别地识别常规实体和嵌套实体。最后,设计意图识别和语义槽识别任务的联合损失函数,利用两者的关联性提高预测精度,在模型训练过程中引入动态掩码处理,增强模型的鲁棒性和泛化能力。实验结果表明,GP-GraphBERT算法在工业运维人机对话数据集上意图识别和语义槽识别的F1分数达到87.5%和86.4%,相较于原网络JointBERT分别提升9.2%和3.0%,同时能够满足运维数据嵌套实体识别需求。实验充分验证了算法在联合识别任务中的性能。

基金项目

近地面探测技术重点实验室基金项目(6142414220203)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.06.0148
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第12期

发布历史

[2024-09-09] 优先出版

引用本文

周超, 王呈, 夏源, 等. 面向工业运维人机对话的意图和语义槽联合识别算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.06.0148. (Zhou Chao, Wang Cheng, Xia Yuan, et al. Joint recognition algorithm of intents and semantic slots for human-machine dialogue in industrial operation and maintenance [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.06.0148. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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