申请/专利权人：华中师范大学

申请日：2024-03-26

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118261249A

主分类号：G06N5/04

分类号：G06N5/04;G06N5/025;G06N3/0455;G06N3/084;G06N3/088;G06F16/332;G06F16/33;G06F16/335;G06F16/35

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.28#公开

摘要：本发明提供一种附带注意力机制和外部知识库的共情对话生成方法、系统及电子设备，以提升对话系统的共情能力和情境理解深度；首先，采集用户对话文本并利用基准数据集EMPATHETICDIALOGUES对话语情感类别进行分类标记，确保对话情绪的准确捕捉；其次，通过结合外部常识知识库，如ATOMIC，增强系统对话内容的情境适应性和常识推理能力；利用引入的注意力机制，优化信息提取过程，确保模型能够关注对话中的关键内容并提取相关的情感和知识特征；此外，融合令牌嵌入TokenEmbedding、位置嵌入PositionEmbedding和说话人嵌入SpeakerEmbedding技术，精细化执行对话文本的编码过程，提高语义表征的准确度；最后，将这些特征表示和关系矩阵送入上下文编码器，以生成深入且有共情的回应；本发明通过整合注意力机制和外部常识知识库，显著增强对话系统在处理复杂情绪和情境问题时的性能，为用户提供更为人性化和智能化的交流体验。

主权项：1.一种附带注意力机制和外部常识库的共情对话生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S101：初始化对话任务，使用一个特定的情感对话数据集，该数据集由带有情感标签的多轮对话组成，每轮对话包含一个发言者和一个回应者的交互；S102:执行对话文本的编码过程，其中对话历史中的言论经过拼接并转化成数值向量形式，包括词汇、位置和发言者三种嵌入向量的转换，并在序列前添加特殊标记用于表示整个序列；S103:进行知识获取过程，通过将对话历史中的最后一条言论与特定关系标记结合，并利用外部常识知识库生成相应的常识推断，形成常识序列；S104:引入注意力机制以选择与当前对话上下文最相关的常识信息，通过对上下文表示和常识事实的表示进行结合和权重计算，以获得加权的常识向量；S105:对获得的常识向量进行细化，通过将细化后的上下文与常识关系表示进行令牌级拼接，再对拼接结果进行编码以得到情感关系和认知关系的精炼表示；S106:利用序列到序列的方式，结合综合精炼的上下文表示和先前时刻生成的token，以生成下一个对话回应。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中师范大学 一种附带注意力机制和外部知识库的共情对话生成方法、系统及电子设备

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