[發明專利]對話管理方法和裝置

有效

• 申請號: 201611117820.4
• 申請日: 2016-12-07
• 公開（公告）號: CN106777013B
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 孫瑜聲;胡加學;趙乾
• 申請（專利權）人: 科大訊飛股份有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/35;G06F40/30
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張潤

1.一種對話管理方法，其特征在于，包括：

獲取待處理用戶文本數據，以及待處理用戶文本數據對應的歷史數據；

分別對所述待處理用戶文本數據和所述歷史數據進行特征提取，提取得到所述待處理用戶文本數據和所述歷史數據分別對應的句子語義特征；

根據預先構建的對話管理模型和提取得到的句子語義特征，確定用戶意圖，所述對話管理模型是根據用戶文本數據樣本和歷史數據樣本分別對應的句子語義特征以及所述用戶文本數據樣本對應的用戶意圖進行模型訓練后得到的，所述歷史數據樣本包括當前處理的用戶文本數據樣本之前的歷史用戶文本數據樣本和歷史響應文本數據樣本，所述用戶意圖是基于所述當前處理的用戶文本數據樣本對應的句子語義特征與所述當前處理的用戶文本數據樣本屬于同一輪交互的響應文本數據樣本的語義特征確定得到的；根據所述用戶意圖，反饋與所述用戶文本數據對應的響應文本數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取包括：

對待提取文本數據進行分詞，得到分詞后的詞語；

對所述詞語進行詞向量化，得到所述詞語對應的詞向量；

根據所述詞向量提取出所述待提取文本數據對應的句子語義特征；

其中，所述待提取文本數據包括：所述待處理用戶文本數據，和/或，所述歷史數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：構建對話管理模型，所述構建對話管理模型，包括：

獲取對話文本數據樣本，所述對話文本數據樣本包括：用戶文本數據樣本、用戶文本數據樣本對應的歷史數據樣本；

分別對所述用戶文本數據樣本和所述歷史數據樣本進行特征提取，提取得到所述用戶文本數據樣本和所述歷史數據樣本分別對應的句子語義特征；

確定所述用戶文本數據樣本對應的用戶意圖；

基于預先確定的網絡結構，根據所述用戶文本數據樣本和所述歷史數據樣本分別對應的句子語義特征以及所述用戶文本數據樣本對應的用戶意圖，進行模型訓練，構建得到對話管理模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對話文本數據樣本還包括：與用戶文本數據樣本屬于同一輪交互的響應文本數據樣本；所述確定所述用戶文本數據樣本對應的用戶意圖，包括：

獲取所述響應文本數據樣本對應的句子語義特征，并根據所述響應文本數據樣本對應的句子語義特征確定初始用戶意圖；

根據所述用戶文本數據樣本對應的句子語義特征和所述初始用戶意圖，確定用戶意圖確定特征，并根據所述用戶意圖確定特征確定出所述用戶文本數據樣本對應的用戶意圖。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對話管理模型的網絡結構包括：深度神經網絡結構。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述歷史數據包括：歷史用戶文本數據和歷史響應文本數據，所述網絡結構包括：

輸入層、注意力層、連接層和輸出層；

所述輸入層用于輸入如下特征：所述待處理用戶文本數據對應的句子語義特征、所述歷史用戶文本數據對應的句子語義特征和所述歷史響應文本數據對應的句子語義特征；

所述注意力層用于根據所述待處理用戶文本數據對應的句子語義特征和所述歷史用戶文本數據對應的句子語義特征，計算所述待處理用戶文本數據與所述歷史用戶文本數據之間的相關度權重，并根據所述相關度權重和所述歷史響應文本數據對應的句子語義特征，計算所述待處理用戶文本數據對應的響應文本數據的特征向量；

所述連接層用于對所述特征向量和所述待處理用戶文本數據對應的句子語義特征進行變換，得到變換后的特征向量；

所述輸出層用于根據所述變換后的特征向量輸出用戶意圖信息。