Resumen

La clasificación de la intención del usuario es un componente vital de un sistema de preguntas y respuestas o un sistema de diálogo basado en tareas. Para comprender los objetivos de las preguntas o discursos de los usuarios, el sistema categoriza el texto del usuario en un conjunto de categorías de intención de usuario predefinidas. Las preguntas o discursos de los usuarios suelen ser cortos y carecen de contexto suficiente; por lo tanto, es difícil extraer información semántica profunda de este tipo de texto y la precisión de la clasificación de la intención del usuario puede verse afectada. Para identificar mejor las intenciones de los usuarios, este documento propone un modelo de red neuronal híbrida BERT-Cap con pérdida focal para la clasificación de la intención del usuario para capturar las intenciones de los usuarios en el diálogo. El modelo utiliza múltiples bloques de codificador de transformadores para codificar las expresiones del usuario e inicializa los parámetros del codificador con un BERT pre-entrenado. Luego, extrae características esenciales utilizando una red de cápsulas con en

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Clasificación de intención del usuario; Sistema de preguntas y respuestas; Sistema de diálogo basado en tareas; Modelo de red neuronal híbrida BERT-Cap; Intenciones del usuario; Bloques de codificación
• Keywords:User intent classification; Question-answering system; Task-based dialogue system; BERT-Cap hybrid neural network model; User intents; Encoder blocks