[發明專利]用于實現機器人聊天的訓練方法、預測答案的方法及裝置

有效

• 申請號: 201710886205.8
• 申請日: 2017-09-26
• 公開（公告）號: CN107665362B
• 公開（公告）日: 2019-10-29
• 發明（設計）人: 郭同
• 申請（專利權）人: 聯想（北京）有限公司
• 主分類號: G06N3/00
• 分類號: G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 呂雁葭

1.一種用于實現機器人聊天的訓練方法，包括：

接收當前訓練問題；

根據所述當前訓練問題與N個歷史問題生成訓練輸入向量，其中，所述N個歷史問題是在接收所述當前訓練問題之前接收到的，所述當前訓練問題和N個歷史問題中的每一個問題對應為所述訓練輸入向量中的一個元素，所述訓練輸入向量中的元素的順序與所述當前訓練問題和N個歷史問題的接收順序相對應，并且N為大于等于1的正整數；

以所述訓練輸入向量作為輸入信息，輸入至神經網絡以獲得所述神經網絡的輸出，其中，所述神經網絡包括卷積神經網絡；具體包括：

將所述訓練輸入向量輸入至所述卷積神經網絡的輸入層；

利用所述卷積神經網絡的卷積層和池化層對所述訓練輸入向量中的所述當前訓練問題和所述N個歷史問題分別進行特征提取；以及

利用所述卷積神經網絡的全連接層對提取的所述當前訓練問題的特征和提取的所述N個歷史問題的特征進行關聯，

以確定出所述卷積神經網絡的輸出；

當所述神經網絡的輸出與標準答案不一致時，重復執行所述接收、生成、輸入操作，直到所述神經網絡的輸出與標準答案一致時訓練完成，其中所述標準答案為預先設置的與所述訓練輸入向量唯一對應的答案數據；以及

存儲訓練完成的神經網絡。

2.根據權利要求1所述的方法，其中：

所述神經網絡的輸出為所述神經網絡從預設的答案庫獲取的答案數據；以及

所述標準答案為所述答案庫中預設設置的與所述訓練輸入向量唯一對應的答案數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，當在接收所述當前訓練問題之前接收的問題次數小于N時，所述歷史問題的個數小于N，根據所述當前訓練問題與N個歷史問題生成訓練輸入向量包括：

將所述訓練輸入向量中沒有對應的歷史問題的元素設置為0。

4.一種利用權利要求1～3任意一項所述的方法訓練完成的神經網絡預測答案的方法，包括：

接收當前用戶輸入；

根據所述當前用戶輸入與N個歷史輸入生成用戶輸入向量，其中，所述N個歷史輸入是在接收所述當前用戶輸入之前接收到的，所述當前用戶輸入和N個歷史輸入中的每一個輸入對應為所述用戶輸入向量中的一個元素，所述用戶輸入向量中的元素的順序與所述當前用戶輸入和N個歷史輸入的接收順序相對應，并且N為大于等于1的正整數；

以所述用戶輸入向量作為輸入信息，輸入至所述訓練完成的神經網絡；

獲得所述訓練完成的神經網絡的輸出。

5.根據權利要求4所述的方法，其中：

所述訓練完成的神經網絡的輸出為所述訓練完成的神經網絡從預設的答案庫中獲取的答案數據。

6.根據權利要求4所述的方法，其中，當在接收所述當前用戶輸入之前接收到的輸入的次數小于N時，所述歷史輸入的個數小于N，根據所述當前用戶輸入與N個歷史輸入生成用戶輸入向量包括：

將所述用戶輸入向量中沒有對應的歷史輸入的元素設置為0。