[發明專利]一種對話生成方法及裝置

有效

• 申請號: 201610567504.0
• 申請日: 2016-07-19
• 公開（公告）號: CN107632987B
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發明（設計）人: 舒悅;林芬;路彥雄
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F17/27
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強

本發明實施例公開了一種對話生成方法，包括：將第K輪詢問句中的每個字轉化為第一詞向量，并根據第一詞向量計算每個字的正向隱層向量和反向隱層向量；獲取第K輪詢問句的內容主題，并將內容主題轉化為第二詞向量；根據第二詞向量、第K輪詢問句中最后一個字的正向隱層向量、針對第K?1輪詢問句輸出的第K?1輪答復句中最后一個字的隱層向量、以及針對第K?1輪詢問句輸出的第K?1輪答復句的初始隱層向量，確定針對第K輪詢問句輸出的初始隱層向量；根據第K輪詢問句中每個字的正向隱層向量和反向隱層向量、以及針對第K輪詢問句輸出的初始隱層向量，生成針對第K輪詢問句的答復句，實施本發明實施例，可以提高生成對話的精確性。

技術領域

本發明涉及語音處理領域，尤其涉及一種對話生成方法及裝置。

背景技術

近年來，人機交互方式正發生著日新月異的變化，對話機器人正作為一種新的交互模式吸引著越來越多人的關注。然而，如何在多輪對話中提高自動生成的回復語句的相關性，如何降低高頻答案的生成概率，生成高質量的對話，一直成為自然語言處理領域研究的重點，其中，對話系統是自然語言處理的一個重要應用方向。

在現有技術方案中，對話系統可以包括基于規則的對話系統、基于搜索的對話系統或生成式對話系統。其中，基于規則的對話系統結構簡單、高準確度，但泛化能力較差；基于搜索的對話系統，要求語料庫的質量以及數量比較高，否則容易出現低召回等問題；生成式對話系統可以較好的構建語言模型，對任意輸入語句，均可生成對應的答句，生成式對話系統建模方式可以分為單輪建模與多輪建模兩類，其中，單輪生成式對話模型僅對問答對進行建模，而在處理多輪對話時將上下文直接拼接成一句長問句，但當對話輪數較多且上下文較長時，容易出現信息壓縮混亂，導致生成答句質量較低等問題，多輪生成式對話模型將多輪問答傳遞過程進行建模，但是該模型容易生成高頻答案，精確度低。

發明內容

本發明實施例提供一種對話生成方法及裝置。可以解決生成對話精確度低的技術問題。

本發明第一方面提供了一種對話生成方法，包括：

將第K輪詢問句中的每個字轉化為第一詞向量，并根據所述第一詞向量計算所述每個字的正向隱層向量和反向隱層向量，K為大于等于2的正整數；

獲取所述第K輪詢問句的內容主題，并將所述內容主題轉化為第二詞向量；

根據所述第二詞向量、所述第K輪詢問句中最后一個字的正向隱層向量、針對第K-1輪詢問句輸出的第K-1輪答復句中最后一個字的隱層向量、以及針對所述第K-1輪詢問句輸出的第K-1輪答復句的初始隱層向量，確定針對所述第K輪詢問句輸出的初始隱層向量；

根據所述第K輪詢問句中每個字的所述正向隱層向量和所述反向隱層向量、以及所述針對所述第K輪詢問句輸出的初始隱層向量，生成針對所述第K輪詢問句的答復句。

相應地，本發明第二方面提供了一種對話生成裝置，包括：

隱層計算模塊，用于將第K輪詢問句中的每個字轉化為第一詞向量，并根據所述第一詞向量計算所述每個字的正向隱層向量和反向隱層向量，K為大于等于2的正整數；

主題確定模塊，用于獲取所述第K輪詢問句的內容主題，并將所述內容主題轉化為第二詞向量；

向量計算模塊，用于根據所述第二詞向量、所述第K輪詢問句中最后一個字的正向隱層向量、針對第K-1輪詢問句輸出的第K-1輪答復句中最后一個字的隱層向量、以及針對所述第K-1輪詢問句輸出的第K-1輪答復句的初始隱層向量，確定針對所述第K輪詢問句輸出的初始隱層向量；

答復輸出模塊，用于根據所述第K輪詢問句中每個字的所述正向隱層向量和所述反向隱層向量、以及所述針對所述第K輪詢問句輸出的初始隱層向量，生成針對所述第K輪詢問句的答復句。