[發明專利]回復信息生成方法、裝置及存儲介質有效
| 申請號: | 201910164579.8 | 申請日: | 2019-03-05 |
| 公開(公告)號: | CN110263131B | 公開(公告)日: | 2023-07-04 |
| 發明(設計)人: | 繆暢宇 | 申請(專利權)人: | 騰訊科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/332 | 分類號: | G06F16/332;G06F16/33 |
| 代理公司: | 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138 | 代理人: | 張所明 |
| 地址: | 518057 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 回復 信息 生成 方法 裝置 存儲 介質 | ||
1.一種回復信息生成方法,其特征在于,所述方法包括:
基于主題模型,獲取歷史對話記錄的第一編碼,所述第一編碼用于表示所述歷史對話記錄屬于多個預設主題的概率;
對所述歷史對話記錄進行編碼,得到所述歷史對話記錄的第二編碼,所述第二編碼用于對所述歷史對話記錄的含義進行描述;
對當前輸入的問題信息進行編碼,得到所述問題信息的第三編碼,所述第三編碼用于對所述問題信息的含義進行描述,所述問題信息包括多個詞匯;
對于所述多個詞匯中的第一個詞匯,基于編碼單元,對所述第一編碼和所述第三編碼進行處理,得到隱向量;基于注意力單元,對所述隱向量和所述第二編碼進行處理,得到所述詞匯對應的回復詞匯標識,根據所述回復詞匯標識確定所述詞匯對應的回復詞匯;
對于所述第一個詞匯之后的每個詞匯,基于所述編碼單元,對所述第一編碼、所述第三編碼、所述詞匯的前一個詞匯對應的回復詞匯標識和所述前一個詞匯對應的回復詞匯進行處理,得到隱向量;基于所述注意力單元,對所述隱向量和所述第二編碼進行處理,得到所述詞匯對應的回復詞匯標識,根據所述回復詞匯標識確定所述詞匯對應的回復詞匯;
根據所述多個詞匯對應的回復詞匯,生成所述回復信息。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述歷史對話記錄包括多條歷史對話信息;所述對所述歷史對話記錄進行編碼,得到所述歷史對話記錄的第二編碼,包括:
對于所述多條歷史對話信息中的第一條歷史對話信息,根據所述歷史對話信息獲取所述歷史對話信息的隱向量;
對于所述第一條歷史對話信息之后的每條歷史對話信息,根據所述歷史對話信息和所述歷史對話信息的前一條歷史對話信息的隱向量,獲取所述歷史對話信息的隱向量;
根據所述多條歷史對話信息的隱向量,獲取所述第二編碼。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述問題信息包括多個詞匯,所述對當前輸入的問題信息進行編碼,得到所述問題信息的第三編碼,包括:
對于所述多個詞匯中的第一個詞匯,根據所述詞匯獲取所述詞匯的隱向量;
對于所述第一個詞匯之后的每個詞匯,根據所述詞匯和所述詞匯的前一個詞匯的隱向量,獲取所述詞匯的隱向量;
根據所述多個詞匯的隱向量,獲取所述第三編碼。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述多個詞匯對應的回復詞匯,生成所述回復信息,包括:
按照所述多個詞匯的先后順序,將所述多個詞匯對應的回復詞匯進行連接,得到所述回復信息。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
構建初始的主題模型,所述主題模型包括多個預設主題;
獲取多個樣本對話信息以及每個樣本對話信息所屬的主題;
根據所述多個樣本對話信息以及所述每個樣本對話信息所屬的主題,對所述主題模型進行訓練。
6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
構建初始的解碼模型;
獲取多個樣本問題信息,以及每個樣本問題信息的樣本編碼和回復詞匯標識,所述樣本編碼中包括第四編碼、第五編碼和第六編碼,所述第四編碼用于表示所述樣本問題信息的歷史對話記錄屬于所述多個預設主題的概率,所述第五編碼用于對所述歷史對話記錄的含義進行描述,所述第六編碼用于對所述樣本問題信息的含義進行描述;
根據所述多個樣本問題信息的樣本編碼和回復詞匯標識,對所述解碼模型進行訓練。
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