[發明專利]用于在對話中提供答復語句的方法及裝置

有效

• 申請號: 202010092082.2
• 申請日: 2020-02-14
• 公開（公告）號: CN111259130B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 王子豪;崔恒斌
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F40/211;G06F40/289;G06N20/00
• 代理公司: 北京永新同創知識產權代理有限公司 11376
• 代理人: 林錦輝;劉景峰

本公開提供了用于在對話中提供答復語句的方法及裝置，在該方法中，獲取包括用戶的當前對話語句和上下文對話語句的查詢語句，以及從對話日志中搜索出的回答語料，并對查詢語句和回答語料分別進行向量化處理以得到查詢語句向量矩陣和回答語料向量矩陣，將查詢語句向量和回答語料向量提供給機器閱讀理解模型，以從回答語料中確定當前對話語句的答復語句的起始詞語位置和結束詞語位置，基于所確定的起始詞語位置和結束詞語位置，從回答語料中獲取答復語句。

技術領域

本公開涉及機器學習技術領域，具體地，涉及用于在對話中提供答復語句的方法及裝置。

背景技術

隨著機器學習技術的不斷發展，智能對話系統已被廣泛應用。通過智能對話系統可以實現人機對話，用戶向智能對話系統提問，智能對話系統回答用戶的問題。

目前的智能對話系統中會預先建立用于提供答案的知識庫以及以“問題-答案”對的形式存儲的知識庫索引。智能對話系統在接收到用戶的問題后，從知識庫索引中匹配問題，并將匹配的問題所對應的答案輸出給用戶。

發明內容

鑒于上述，本公開提供了一種用于在對話中提供答復語句的方法及裝置。在該方法中，獲取包括用戶的當前對話語句和上下文對話語句的查詢語句，以及從對話日志中搜索出的回答語料，并對查詢語句和回答語料分別進行向量化處理以得到查詢語句向量矩陣和回答語料向量矩陣，將查詢語句向量和回答語料向量提供給機器閱讀理解模型，以從回答語料中確定當前對話語句的答復語句的起始詞語位置和結束詞語位置，基于所確定的起始詞語位置和結束詞語位置，從回答語料中獲取答復語句。將當前對話語句與上下文對話語句結合進行機器閱讀理解可以更準確地理解當前對話語句的意思，進而可以更準確地為用戶提供當前對話語句的答復語句，提升用戶體驗。

根據本公開的一個方面，提供了一種用于在對話中提供答復語句的方法，包括：獲取用戶的當前對話語句以及上下文對話語句，以作為查詢語句；從對話日志中搜索與所述查詢語句匹配的至少一條對話記錄，以作為回答語料，每條對話記錄包括該次對話的完整對話內容；對所述查詢語句和所述回答語料分別進行向量化處理，以得到查詢語句向量矩陣和回答語料向量矩陣，其中，所述查詢語句向量矩陣和所述回答語料向量矩陣中的各個詞語所對應的向量至少包括該詞語的詞向量和上下文向量；將所述查詢語句向量矩陣和所述回答語料向量矩陣提供給機器閱讀理解模型，以從所述回答語料中確定所述當前對話語句的答復語句的起始詞語位置和結束詞語位置；基于所確定的起始詞語位置和結束詞語位置，從所述回答語料中獲取所述答復語句；以及將所獲取的答復語句提供給所述用戶。

可選地，在上述方面的一個示例中，所述上下文對話語句包括設定輪對話所涉及的上下文語句。

可選地，在上述方面的一個示例中，所述當前對話語句以及所述上下文對話語句是經過無用信息去除后的對話語句，和/或所述回答語料是經過無用信息去除后的回答語料。

可選地，在上述方面的一個示例中，獲取用戶的當前對話語句以及上下文對話語句，以作為查詢語句包括：獲取用戶的當前對話語句以及上下文對話語句；以及基于對話語句的時間發生順序，對所獲取的當前對話語句以及上下文對話語句進行拼接，以生成所述查詢語句。

可選地，在上述方面的一個示例中，各個詞語所對應的向量包括經過拼接后的該詞語的詞向量和上下文向量。

可選地，在上述方面的一個示例中，所述回答語料包括經過拼接的至少一條對話記錄。

可選地，在上述方面的一個示例中，所述查詢語句向量矩陣和所述回答語料向量矩陣中的每個詞語的詞向量是通過查詢詞向量表而獲得的。

可選地，在上述方面的一個示例中，所述詞向量表是使用下述向量化模型中的一種向量化模型得到的：Word2vec模型；cw2vec模型；GloVe模型；以及Fasttext模型。