[發(fā)明專利]回復(fù)信息反饋方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810718062.4
• 申請(qǐng)日: 2018-06-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108829896B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-03-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 彭金華;連榮忠;馬宗陽(yáng);姜迪;何徑舟
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/332
• 分類號(hào): G06F16/332;G06N3/04
• 代理公司: 北京清亦華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 宋合成

1.一種回復(fù)信息反饋方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取輸入語(yǔ)句，根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的上下文回復(fù)模型獲取與所述輸入語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)候選回復(fù)語(yǔ)句；

將各所述候選回復(fù)語(yǔ)句與所述輸入語(yǔ)句進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算，生成對(duì)應(yīng)的包含對(duì)角相關(guān)信息的第一相關(guān)性矩陣，所述相關(guān)信息在所述第一相關(guān)性矩陣的對(duì)角線上；

對(duì)各所述第一相關(guān)性矩陣進(jìn)行對(duì)角線性變換，獲取對(duì)應(yīng)的包含矩陣相關(guān)信息的第二相關(guān)性矩陣；

通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各所述第二相關(guān)性矩陣進(jìn)行處理，生成對(duì)應(yīng)的特征向量；

通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各所述特征向量進(jìn)行計(jì)算，獲取各所述候選回復(fù)語(yǔ)句與所述輸入語(yǔ)句之間的關(guān)聯(lián)度，并根據(jù)所述關(guān)聯(lián)度進(jìn)行信息反饋。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，若所述候選回復(fù)語(yǔ)句為多個(gè)，所述根據(jù)所述關(guān)聯(lián)度進(jìn)行信息反饋，包括：

將各所述候選回復(fù)語(yǔ)句與所述輸入語(yǔ)句之間的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行排序；

根據(jù)排序結(jié)果選擇與最高關(guān)聯(lián)度對(duì)應(yīng)的候選回復(fù)語(yǔ)句進(jìn)行反饋。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，若所述候選回復(fù)語(yǔ)句為一個(gè)，所述根據(jù)所述關(guān)聯(lián)度進(jìn)行信息反饋，包括：

將所述關(guān)聯(lián)度與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較；

若獲知所述關(guān)聯(lián)度大于等于預(yù)設(shè)閾值，則反饋所述候選回復(fù)語(yǔ)句；

若獲知所述關(guān)聯(lián)度小于預(yù)設(shè)閾值，則反饋信息缺失提示消息。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將各所述候選回復(fù)語(yǔ)句與所述輸入語(yǔ)句進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算，生成對(duì)應(yīng)的包含對(duì)角相關(guān)信息的第一相關(guān)性矩陣，包括：

對(duì)所述候選回復(fù)語(yǔ)句進(jìn)行切詞處理生成第一分詞集合，以及對(duì)所述輸入語(yǔ)句進(jìn)行切詞處理生成第二分詞集合，其中，所述第一分詞集合與所述第二分詞集合中的分詞數(shù)量相同；

分別將所述第一分詞集合與所述第二分詞集合中相同位置的分詞進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算，生成對(duì)應(yīng)的包含對(duì)角相關(guān)信息的第一相關(guān)性矩陣。

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各所述包含矩陣相關(guān)信息的第二相關(guān)性矩陣進(jìn)行處理，生成對(duì)應(yīng)的特征向量，包括：

采用多個(gè)預(yù)設(shè)大小的卷積核分別對(duì)所述包含矩陣相關(guān)信息的第二相關(guān)性矩陣進(jìn)行卷積處理，生成多個(gè)卷積層；

對(duì)所述多個(gè)卷積層分別進(jìn)行池化處理后獲取多個(gè)特征向量；

對(duì)所述多個(gè)特征向量進(jìn)行拼接后生成融合特征向量。

6.一種回復(fù)信息反饋裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取輸入語(yǔ)句，根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的上下文回復(fù)模型獲取與所述輸入語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)候選回復(fù)語(yǔ)句；

生成模塊，用于將各所述候選回復(fù)語(yǔ)句與所述輸入語(yǔ)句進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算，生成對(duì)應(yīng)的包含對(duì)角相關(guān)信息的第一相關(guān)性矩陣，所述相關(guān)信息在所述第一相關(guān)性矩陣的對(duì)角線上；

變換模塊，用于對(duì)各所述第一相關(guān)性矩陣進(jìn)行對(duì)角線性變換，獲取對(duì)應(yīng)的包含矩陣相關(guān)信息的第二相關(guān)性矩陣；

處理模塊，用于通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各所述第二相關(guān)性矩陣進(jìn)行處理，生成對(duì)應(yīng)的特征向量；

反饋模塊，用于通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各所述特征向量進(jìn)行計(jì)算，獲取各所述候選回復(fù)語(yǔ)句與所述輸入語(yǔ)句之間的關(guān)聯(lián)度，并根據(jù)所述關(guān)聯(lián)度進(jìn)行信息反饋。

7.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述生成模塊，具體用于：

對(duì)所述候選回復(fù)語(yǔ)句進(jìn)行切詞處理生成第一分詞集合，以及對(duì)所述輸入語(yǔ)句進(jìn)行切詞處理生成第二分詞集合，其中，所述第一分詞集合與所述第二分詞集合中的分詞數(shù)量相同；

分別將所述第一分詞集合與所述第二分詞集合中相同位置的分詞進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算，生成對(duì)應(yīng)的包含對(duì)角相關(guān)信息的第一相關(guān)性矩陣。

8.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-5中任一所述的回復(fù)信息反饋方法。

9.一種非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-5中任一所述的回復(fù)信息反饋方法。