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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利一种基于深度主动学习的用户意图识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114741500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110018869.9，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于深度主动学习的用户意图识别方法及系统是由白琳;马志柔;杨燕;叶丹设计研发完成，并于2021-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度主动学习的用户意图识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度主动学习的用户意图识别方法及系统。本方法步骤包括：1数据预处理模块对描述用户意图的文本进行预处理，得到一未标注语料集U；2分类模块对该未标注语料集U中的样本进行分类预测，得到样本的预测概率并输出给选择模块；3选择模块基于样本的预测概率以及设定的多准则选择策略选取价值最高的k个样本并对其进行标注后加入到标注语料库中，以及将该k个样本从未标注语料集U中删除；然后利用更新后的标注语料库训练更新所述分类模块；4重复步骤2～3直至满足迭代终止条件，得到训练后的分类模块；5利用该训练后的分类模块对待识别的文本进行意图分类预测，得到预测的用户意图类别。

本发明授权一种基于深度主动学习的用户意图识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度主动学习的用户意图识别方法，其步骤包括： 1数据预处理模块对描述用户意图的文本进行预处理，得到一未标注语料集U； 2分类模块对该未标注语料集U中的样本进行分类预测，得到样本的预测概率并输出给选择模块；所述分类模块包括嵌入表示子模块、特征抽取子模块和输出子模块；其中，所述嵌入表示子模块用于对未标注语料集U中的样本进行词级别的特征表示并输入到特征抽取子模块，其中每一个词对应一个固定维度的向量，该向量包含表示词语义特征的词向量和位置向量两部分，该位置向量表示词在文本中的位置信息与相对距离特征；所述特征抽取子模块为一双层CNN分类模型，用于对输入信息进行处理，得到用户意图文本表示向量并输入到输出子模块；输出子模块用于对输入信息进行处理，得到用户意图文本属于每个意图类别的概率； 3选择模块基于样本的预测概率以及设定的多准则选择策略选取价值最高的k个样本并对其进行标注后加入到标注语料库中，以及将该k个样本从未标注语料集U中删除；然后利用更新后的标注语料库训练更新所述分类模块；其中，基于样本的预测概率以及设定的多准则选择策略选取价值最高的k个样本的方法为：首先基于信息熵计算样本xi的样本信息量Infoxi、基于样本相似度计算样本xi的代表性度量Reprxi；然后将未标注语料集U中的样本聚类为k个类；然后依次遍历该k个类，对于每个类，计算其中每个样本的价值，并选出该类中价值最高的样本；样本xi的样本信息量xi为未标注语料集U中的第i个未标注的样本，Y表示所有的类别，表示样本xi预测为第r类的概率；样本xi的代表性度量 n为未标注语料集U中样本的总数，Y表示所有的类别，分别表示未标注语料集U中样本xi、xj预测为第r类的概率； 4重复步骤2～3直至满足迭代终止条件，得到训练后的分类模块； 5利用该训练后的分类模块对待识别的文本进行意图分类预测，得到预测的用户意图类别。

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