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申请/专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

摘要：本发明公开了一种基于多线索提示学习的情感支持对话生成方法，涉及人工智能技术领域，将用户的情感原因输入到情感模型中，以得到情感回复结果；所述情感模型的训练过程如下：S1：构建训练集，所述训练集包括多组历史对话以及分别与多组历史对话对应的情感原因；S2：提取历史对话和情感原因对应的线索；S3：基于历史对话和情感原因对应的线索构建语义增强提示和语义约束提示；S4：将语义增强提示和历史对话结合后与语义约束提示作为回复生成器模块的输入，基于所生成的情感支持回复训练调整情感模型，直至情感模型收敛；该情感支持对话生成方法提高了情感回复的多样化以及准确度。

主权项：1.一种基于多线索提示学习的情感支持对话生成方法，其特征在于，将用户的情感原因输入到情感模型中，以得到情感回复结果；所述情感模型的训练过程如下：S1：构建训练集，所述训练集包括多组历史对话以及分别与多组历史对话对应的情感原因，依次将历史对话和情感原因输入到情感模型中；S2：提取历史对话和情感原因对应的线索；S21：提取历史对话和情感原因中的名词短语作为候选词，计算每个候选词和历史对话中用户最后一句话的点互信息值，并对点互信息值降序排列，选取前K个点互信息值对应的候选词作为这段历史对话的主题线索，对主题线索进行均值池化操作后得到主题线索表示；S22：基于内容编码器和问题编码器的检索器DPR从训练集中搜索相似场景下的情感回复作为先验知识线索，将先验知识线索中的每条知识经过均值池化操作后取平均值，得到先验知识线索表示；S23：设定用户相关和倾听者相关的关系集，将关系集中第个关系与历史对话中用户最后一句话连接后输入到COMET模型中，将COMET模型最后一层的隐藏状态作为第个关系的向量表示，得到用户和倾听者心理状态线索，，表示关系集中的关系总数；S24：将情感原因以及历史对话中用户最后一句话分别送入上下文编码器，得到情感线索以及对话线索，对情感线索以及对话线索分别进行均值池化操作后得到情感线索表示以及对话线索表示；S3：基于用户和倾听者心理状态线索、情感线索表示以及对话线索表示构建语义增强提示，将语义增强提示和历史对话结合后作为回复生成器模块的输入，基于回复生成器模块对语义增强提示和历史对话进行编码操作，得到情感支持策略线索，基于主题线索表示、对话线索表示、先验知识线索表示、用户和倾听者心理状态线索以及情感支持策略线索构建语义约束提示，基于语义约束提示引导情感支持回复的生成，基于所生成的情感支持回复训练调整情感模型，直至情感模型收敛。

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