[發明專利]興趣確定系統、興趣確定方法及存儲介質

有效

• 申請號: 201810396276.4
• 申請日: 2018-04-27
• 公開（公告）號: CN108804526B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 稻葉通將;繩手優矢;高谷智哉
• 申請（專利權）人: 豐田自動車株式會社
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 杜誠;馬驍

1.一種興趣確定系統，其特征在于包括：

數據獲取單元，被配置成獲取指示用戶的對話信息中包含的每個詞的特征的第一數據組；

第一學習單元，被配置成通過使用第一輸入值和第一輸出值來學習，所述第一輸入值被設置為將所述數據獲取單元獲取的所述第一數據組與指示預定詞的特征的第二數據組相關聯的數據組，所述第一輸出值被設置為指示是否存在所述用戶的興趣的信息；以及

確定單元，被配置成：當已經向所述第一學習單元輸入將指示要被確定的詞的特征的第三數據組與所述數據獲取單元獲取的所述第一數據組相關聯的數據組時，基于從所述第一學習單元輸出的輸出值，確定是否存在所述用戶對所述要被確定的詞的興趣；

其中，由所述數據獲取單元獲取的所述第一數據組為第一向量信息，所述第一向量信息被表示為所述用戶的對話信息中包含的每個詞的特征的量化且向量化的信息；

所述第一學習單元被配置成通過使用所述第一輸入值和所述第一輸出值來學習，所述第一輸入值被設置為將所述數據獲取單元獲取的所述第一向量信息與作為指示預先設置的所述預定詞的特征的所述第二數據組的第二向量信息相關聯的向量信息，所述第一輸出值被設置為指示是否存在所述用戶的興趣的信息；并且

所述確定單元被配置成：當已經向所述第一學習單元輸入了將指示所述要被確定的詞的特征的第三向量信息與所述數據獲取單元獲取的所述第一向量信息相關聯的向量信息時，基于從所述第一學習單元輸出的輸出值，確定是否存在所述用戶對所述要被確定的詞的興趣。

2.根據權利要求1所述的興趣確定系統，其特征在于，所述數據獲取單元獲取的所述第一數據組是喜好模型，所述喜好模型將用戶的對話信息中包含的每個詞的特征表示為指示所述用戶的喜好的模型。

3.根據權利要求2所述的興趣確定系統，其特征在于，所述數據獲取單元包括：

詞向量轉換單元，被配置成將所述用戶的對話信息內的興趣估計詞、在前上下文詞和在后上下文詞轉換為詞的向量，所述興趣估計詞是所述用戶有興趣的詞，所述在前上下文詞是從所述興趣估計詞起預定個數的詞之前的詞，所述在后上下文詞是從所述興趣估計詞起預定個數的詞之后的詞；以及

語句向量生成單元，被配置成：使用第二學習單元將由所述詞向量轉換單元轉換的所述在前上下文詞的向量轉換為在前上下文向量；并且使用所述第二學習單元將由所述詞向量轉換單元轉換的所述在后上下文詞的向量轉換為在后上下文向量，所述在前上下文向量和所述在后上下文向量均指示語句的特征，所述語句向量生成單元被配置成生成通過將轉換的所述在前上下文向量和轉換的所述在后上下文向量連接至所述興趣估計詞的向量而得到的連接向量。

4.根據權利要求3所述的興趣確定系統，其特征在于：

所述語句向量生成單元被配置成針對所述用戶有興趣的各條對話信息中的每條對話信息生成所述連接向量；并且

所述數據獲取單元還包括喜好模型生成單元，所述喜好模型生成單元被配置成計算由所述語句生成單元生成的所述連接向量的平均作為所述喜好模型中的所述用戶的向量信息。

5.根據權利要求3或4所述的興趣確定系統，其特征在于還包括第三學習單元，所述第三學習單元被配置成通過使用第二輸入值和第二輸出值來被優化，所述第二輸入值被設置為由所述語句向量生成單元生成的所述連接向量，所述第二輸出值被設置為指示是否存在所述用戶的興趣的信息。

6.根據權利要求5所述的興趣確定系統，其特征在于，所述第一學習單元、所述第二學習單元和所述第三學習單元被配置成同時被優化。

7.根據權利要求5所述的興趣確定系統，其特征在于，所述第一學習單元、所述第二學習單元和所述第三學習單元均是神經網絡。

8.根據權利要求6所述的興趣確定系統，其特征在于，所述第一學習單元、所述第二學習單元和所述第三學習單元均是神經網絡。