典型文献
基于BERT和DPCNN的电商客服对话意图分类
文献摘要：
针对消费者在与电商客服对话过程中的意图分类问题,提出了一种基于BERT词嵌入结合DPCNN模型及自注意力机制的BDCA深度学习算法.该算法采用BERT模型作为用户意图文本的词嵌入层进行预训练的词向量表示,借助DPCNN模型结构获得文本更全局的特征,同时结合自注意力机制和卷积神经网络提取文本的关键词特征,最后拼接融合两组特征输入到Softmax分类器进行分类.通过与TextCNN、BiGRU等语言模型在测试集上的对比实验,验证了该算法在电商客服对话意图分类上的有效性.
文献关键词：
BERT模型;DPCNN模型;自注意力机制;意图分类
中图分类号：
作者姓名：
曾伟桂;段中钰
作者机构：
北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101
文献出处：
引用格式：
[1]曾伟桂;段中钰-.基于BERT和DPCNN的电商客服对话意图分类)[J].北京信息科技大学学报（自然科学版）,2022(02):93-98
A类：
BDCA
B类：
BERT,DPCNN,商客,客服,意图分类,分类问题,词嵌入,嵌入结合,自注意力机制,深度学习算法,用户意图,图文本,嵌入层,层进,预训练,词向量,向量表示,模型结构,词特征,拼接,Softmax,分类器,TextCNN,BiGRU,语言模型,测试集
AB值：
0.348988
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