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摘要
为解决匮乏资源下多意图识别语义、语境信息易受到不相关意图信息干扰的问题，该文提出一种基于原型网络在语义上嵌入意图信息的多意图识别方法。首先设计意图融合特征提取机制，通过结合话语和意图信息构建具有区分度的支持集、查询句和意图集表征，缓解短话语往往遭遇意图相关信息的语义混淆的问题；其次设计原型意图分离机制，计算所属意图话语对该意图原型的权重信息，联合意图权重得到分离式意图原型表征，降低支持集和查询句中不相关意图带来的噪声。实现了在低资源多意图场景下捕获高质量的原型表征。实验结果表明，该方法可有效提高小样本多意图识别的效果。
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