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面向电力业务对话系统的意图识别数据集
廖胜兰, 殷实, 陈小平, 张波, 欧阳昱, 张衡
计算机应用
2020, 40 (9):
2549-2554.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010119
针对供电营业厅客服机器人的智能对话系统，构建了一个较大规模的电力业务用户意图数据集。该数据集包括了9 577条用户问询语句及其标注类别。首先对从供电营业厅采集到的真实语音数据进行清洗、处理和过滤。为了使数据能够驱动意图分类相关的深度学习模型的研究，专业人员根据电力业务背景知识对数据进行高质量的标注和扩充。标注中根据电力业务定义了35种业务类别标签。为了测试该数据集的实用性和有效性，采用了多个意图分类经典模型进行实验，并将得到的意图分类模型嵌入到对话系统中。经典的文本分类模型循环卷积神经网络（Text-RCNN）在该数据集上可得到87.1%的准确率。实验结果表明该数据集可以有效驱动电力业务相关对话系统的研究，提升用户的满意度。
参考文献 |
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