[發明專利]針對多輪對話的分類方法和裝置

在審

• 申請號: 201910738939.0
• 申請日: 2019-08-12
• 公開（公告）號: CN110543554A
• 公開（公告）日: 2019-12-06
• 發明（設計）人: 王雅芳;龍翀;張曉彤;張杰
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/35;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 11309 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 孫欣欣;周良玉<國際申請>=<國際公布>

本說明書實施例提供一種針對多輪對話的分類方法和裝置。方法包括：獲取目標用戶與機器人之間進行的多輪對話；將所述多輪對話中各輪對話的用戶問句分別輸入第一特征提取模型，通過所述第一特征提取模型分別輸出所述各輪對話分別對應的第一特征向量；根據所述各輪對話的順序，對所述各輪對話之前的對話對應的第一特征向量采用自注意力機制，生成所述各輪對話分別對應的第二特征向量；將所述目標用戶的預設歷史行為的行為特征輸入第二特征提取模型，通過所述第二特征提取模型輸出第三特征向量；至少根據所述各輪對話分別對應的第二特征向量和所述第三特征向量，確定所述多輪對話的類別。能夠保證針對多輪對話的分類的效果。

技術領域

本說明書一個或多個實施例涉及計算機領域，尤其涉及針對多輪對話的分類方法和裝置。

背景技術

在機器人回答用戶問題時，常常會涉及到針對用戶問句的分類。例如，確定用戶問句對應的標準問句，以便由機器人提供該標準問句對應的答案。其中，標準問句也稱為標準問題，是根據業務整理的一些用戶可能問的問題。每個問題有一個問題標識。由于用戶問句通常口語化，機器人與用戶之間常常要進行多輪對話后，才能確定用戶的述求。

現有技術中，針對多輪對話的分類效果不佳，常常無法滿足用戶述求。

因此，希望能有改進的方案，能夠保證針對多輪對話的分類的效果。

發明內容

本說明書一個或多個實施例描述了一種針對多輪對話的分類方法和裝置，能夠保證針對多輪對話的分類的效果。

第一方面，提供了一種針對多輪對話的分類方法，方法包括：

獲取目標用戶與機器人之間進行的多輪對話；

將所述多輪對話中各輪對話的用戶問句分別輸入第一特征提取模型，通過所述第一特征提取模型分別輸出所述各輪對話分別對應的第一特征向量；

根據所述各輪對話的順序，對所述各輪對話之前的對話對應的第一特征向量采用自注意力機制，生成所述各輪對話分別對應的第二特征向量；

將所述目標用戶的預設歷史行為的行為特征輸入第二特征提取模型，通過所述第二特征提取模型輸出第三特征向量；

至少根據所述各輪對話分別對應的第二特征向量和所述第三特征向量，確定所述多輪對話的類別。

在一種可能的實施方式中，所述方法還包括：

將用于指示所述目標用戶的行為軌跡的序列數據輸入第三特征提取模型，通過所述第三特征提取模型輸出第四特征向量；

所述至少根據所述各輪對話分別對應的第二特征向量和所述第三特征向量，確定所述多輪對話的類別，包括：

根據所述各輪對話分別對應的第二特征向量、所述第三特征向量和所述第四特征向量，確定所述多輪對話的類別。

在一種可能的實施方式中，所述第一特征提取模型包括雙向門控循環單元(gatedrecurrent unit，GRU)；

其中，所述雙向GRU分別獲取用戶問句的前向詞序列輸入和反向詞序列輸入，得到所述各輪對話的用戶問句中最后一個分詞對應的前向隱層向量和反向隱層向量，對所述前向隱層向量和所述反向隱層向量進行加權求和，得到所述各輪對話分別對應的第一特征向量。

在一種可能的實施方式中，所述生成所述各輪對話分別對應的第二特征向量，包括：

對于所述各輪對話中的目標對話，根據所述各輪對話的順序，確定所述目標對話和所述目標對話之前的對話相對于所述目標對話的各注意力得分；

根據所述各注意力得分，對所述目標對話和所述目標對話之前的對話對應的第一特征向量進行加權求和，生成所述目標對話對應的第二特征向量。