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申请/专利权人：海信电子科技(武汉)有限公司

摘要：本申请提供一种智能设备及意图识别的模型训练方法，所述方法包括接收检测器采集到的语音指令；响应于语音指令，将语音指令转化为文本信息，基于该文本信息调用意图分类模型，以及获取领域内的多条训练样本数据；为意图分类模型新增领域分类器；生成融合损失函数，基于融合损失函数训练意图分类模型。本申请通过优化意图分类模型的损失函数，将单一的分类交叉熵损失函数优化为分类交叉熵损失函数、领域正则化损失函数、对比学习损失函数三个损失函数的融合，得到融合损失函数，再基于融合损失函数训练意图分类模型。无需收集领域外意图数据，完全基于领域内意图数据即可通过意图分类模型识别用户的文本信息，从而达到识别领域外意图的目的。

主权项：1.一种智能设备，其特征在于，包括：检测器，被配置为采集用户输入的语音指令；控制器，被配置为：接收所述检测器采集到的所述语音指令；响应于所述语音指令，将所述语音指令转化为文本信息；基于所述文本信息调用意图分类模型，以及获取领域内的多条训练样本数据；所述意图分类模型内置有分类交叉熵损失函数；为所述意图分类模型新增领域分类器；生成融合损失函数，所述融合损失函数由领域分类损失函数、领域正则化损失函数及对比学习损失函数融合获得；其中，所述领域分类损失函数基于所述领域分类器和所述领域内训练样本数据生成；所述领域正则化损失函数基于所述分类交叉熵损失函数和所述领域分类损失函数生成；所述对比学习损失函数基于同一训练批次内的所述领域内训练样本数据构建；所述融合损失函数为所述领域分类损失函数、所述领域正则化损失函数及所述对比学习损失函数之和；基于所述融合损失函数训练所述意图分类模型；其中：所述领域分类损失函数由以下步骤获得：基于所述领域分类器对任意一条所述领域内训练样本数据执行领域的二分类，得到领域分类值；将所述领域分类值通过预设函数映射到0-1区间，得到领域分类损失值；基于所述领域分类损失值生成领域分类损失函数；所述领域正则化损失函数由以下步骤获得：获取所述领域分类损失函数中的领域分类损失值；将所述领域分类损失值添加到所述分类交叉熵损失函数中，生成正则项；基于所述正则项生成领域正则化损失函数；所述对比学习损失函数由以下步骤获得：获取同一训练批次所述领域内训练样本数据的数据标签；根据所述数据标签区分正样本数据和负样本数据；所述正样本数据为属于预设意图的所述领域内训练样本数据；所述负样本数据为不属于所述预设意图的所述领域内训练样本数据；基于预设算法，根据所述正样本数据和所述负样本数据构建对比学习损失函数。

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