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申请/专利权人：华南师范大学

摘要：本发明涉及一种对话应答方法，包括步骤：获取历史对话信息和背景知识信息，并进行文本预处理；将预处理后的历史对话信息和背景知识信息映射为词嵌入向量；分别对历史对话信息和背景知识信息的词嵌入向量进行编码，得到历史对话信息的特征表示hx和背景知识信息的特征表示hk；将特征表示hx和特征表示hk共同输入知识选择模型，得到应答知识信息的特征表示对特征表示进行解码，得到对应的应答知识信息。本发明提供对话应答方法综合历史对话上下文、历史应答知识差异以及对话主题来进行应答知识信息的选择，能够提高对话系统响应的准确度，使机器在与人们在对话中能够生成信息丰富、语义流畅且有效信息性较高的回答。

主权项：1.一种对话应答方法，其特征在于，包括步骤：获取历史对话信息和背景知识信息，并进行文本预处理；将预处理后的所述历史对话信息和所述背景知识信息映射为词嵌入向量；分别对所述历史对话信息和所述背景知识信息的词嵌入向量进行编码，得到所述历史对话信息的特征表示hx和所述背景知识信息的特征表示hk；将所述特征表示hx和所述特征表示hk共同输入知识选择模型，得到应答知识信息的特征表示其中所述知识选择模型包括第一知识选择器、第二知识选择器、第三知识选择器和选择输出模块，所述第一知识选择器用于计算所述特征表示hk中每一知识句子hk,i与所述特征表示hx的上下文匹配度；所述第二知识选择器用于根据前一对话轮次的应答知识信息的特征表示与每一所述知识句子hk,i的差异信息计算每一所述知识句子hk,i与所述特征表示的前应差异度；所述第三知识选择器用于计算每一所述知识句子hk,i与所述历史对话信息中的主题词的主题相关度；所述选择输出模块用于根据每一所述知识句子hk,i的所述上下文匹配度、前应差异度和主题相关度输出所述特征表示对所述特征表示进行解码，得到对应的应答知识信息；其中，所述上下文匹配度为所述特征表示hk中每一所述知识句子hk,i与所述特征表示hx的内积值；其中，所述第二知识选择器用于将所述特征表示作为自注意力机制的query，将每一所述知识句子hk,i及对应的所述差异信息作为自注意力机制的key，通过自注意力机制计算每一所述知识句子hk,i与所述特征表示的差异概率分布为所述前应差异度；其中，所述主题相关度为每一所述知识句子hk,i与所述主题词的主题词特征向量的内积值。

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百度查询： 华南师范大学 对话应答方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质