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摘要
由于电力营销语音服务过程会出现多层次用户意图，因此意图识别模型容易产生冗余数据，导致模型应用出现复杂度高问题。为此，构建新的基于Tex-RCNN的电力营销语音服务用户意图识别模型。利用Tex-RCNN中的两层感知结构，设定固定的数值偏移量，获取电力营销语音服务数据，利用意图数据的学习评估过程，构建意图依赖数值关系，将其编码处理为参数表征，构建意图识别模型。实验结果表明：所设计意图识别模型的复杂度数值最小，更适合实际应用。
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由于电力营销语音服务过程会出现多层次用户意图，因此意图识别模型容易产生冗余数据，导致模型应用出现复杂度高问题。为此，构建新的基于Tex-RCNN的电力营销语音服务用户意图识别模型。利用Tex-RCNN中的两层感知结构，设定固定的数值偏移量，获取电力营销语音服务数据，利用意图数据的学习评估过程，构建意图依赖数值关系，将其编码处理为参数表征，构建意图识别模型。实验结果表明：所设计意图识别模型的复杂度数值最小，更适合实际应用。
