本技术介绍了一种大模型驱动的多轮对话意图识别系统,旨在提升对话处理技术,特别是针对多轮对话中冲突意图的高效识别与处理。该系统通过预训练的大模型,优化了意图识别流程,以解决现有技术中的不足。
背景技术
在自然语言处理和对话系统中,意图识别是实现智能对话的核心技术之一,通过识别用户输入的意图,系统可以理解用户需求并提供相应的服务。然而,在多轮对话场景中,用户的表达往往复杂且具有多样性,可能包含多个相互关联或冲突的意图,这对系统的解析和决策能力提出了更高的要求。
现有技术通常依赖语义解析模型提取用户意图,并通过预定义规则或简单的逻辑判断进行意图冲突检测,不能高效识别并处理用户在多轮对话中的多个冲突意图,这样会造成意图解析和响应决策效果的局限性,难以满足复杂对话场景的需求,会导致系统在意图冲突处理中优先级分配不合理,影响对话的连贯性和响应的准确性。
实现思路