一种基于用户行为数据的用户意图识别方法和系统

本发明适用于人工智能与自然语言处理交叉领域，提供了一种基于用户行为数据的用户意图识别方法和系统。在本实施例中，对于需要进行意图识别的目标用户，先获取由该用户的行为、文本、音视频等组成的多模态数据集，再通过用于强化学习的世界模型对该多模态数据集进行处理，以获得该用户的模拟数据，再通过该多模态数据集和模拟数据对用户进行意图识别，以获得初始意图识别结果和对应的评估指数，最后通过评估指数对该初始意图识别结果进行调整，从而确定最终的目标意图识别结果。本申请对于多模态数据集中数据量较少的数据，通过世界模型基于该多模态数据集进行模拟扩充，使得即使在行为样本不足的情况下，训练得到的意图识别模型仍能显著提升准确率，从而提高对用户的意图识别的准确率。