[發(fā)明專利]知識(shí)推理對(duì)話方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010159906.3
• 申請(qǐng)日: 2020-03-09
• 公開（公告）號(hào): CN111475614B
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉智彬;王海峰;吳華;劉占一;徐新超
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/33
• 分類號(hào): G06F16/33;G06F16/332;G06F16/36;G06F40/30;G06F18/214;G06N5/04
• 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: 黃海艷

1.一種知識(shí)推理對(duì)話方法，其特征在于，包括：

獲取用戶話語；

將所述用戶話語導(dǎo)入至知識(shí)標(biāo)注模型，得到對(duì)應(yīng)的知識(shí)標(biāo)注信息，其中，所述知識(shí)標(biāo)注模型用于生成所述用戶話語的知識(shí)標(biāo)注信息，所述知識(shí)標(biāo)注信息包括場景名稱信息、場景要素信息、以及場景要素信息對(duì)應(yīng)的語義內(nèi)容；

根據(jù)所述用戶話語和所述知識(shí)標(biāo)注信息，確定對(duì)應(yīng)的目標(biāo)場景要素信息以及各目標(biāo)場景要素信息對(duì)應(yīng)的目標(biāo)語義內(nèi)容；

根據(jù)所述用戶話語、所述知識(shí)標(biāo)注信息、所述對(duì)應(yīng)的目標(biāo)場景要素信息和所述各目標(biāo)場景要素信息對(duì)應(yīng)的目標(biāo)語義內(nèi)容，生成符合當(dāng)前語境的回復(fù)語句；

根據(jù)所述用戶話語和所述知識(shí)標(biāo)注信息，確定對(duì)應(yīng)的目標(biāo)場景要素信息以及各目標(biāo)場景要素信息對(duì)應(yīng)的目標(biāo)語義內(nèi)容，包括：

基于知識(shí)推理模型中已學(xué)習(xí)到的場景與場景之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，根據(jù)所述場景名稱信息，確定待回復(fù)語句的目標(biāo)場景名稱；

基于知識(shí)推理模型中已學(xué)習(xí)到的場景下所包含的各場景要素信息間的相關(guān)性，確定當(dāng)前語境中與場景要素信息最相關(guān)的關(guān)聯(lián)場景要素，從而確定目標(biāo)場景要素；

從預(yù)先構(gòu)建的知識(shí)圖譜中，確定各目標(biāo)場景要素信息對(duì)應(yīng)的目標(biāo)語義內(nèi)容；

其中，基于所述對(duì)話語料中每一句話所包含的場景名稱、場景要素和對(duì)應(yīng)的語義內(nèi)容、場景與場景之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系、各場景下的場景要素信息以及各場景要素對(duì)應(yīng)的具體語義內(nèi)容，構(gòu)建知識(shí)圖譜；基于已構(gòu)建的知識(shí)圖譜，進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到知識(shí)推理模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述知識(shí)標(biāo)注信息包括場景名稱信息；根據(jù)所述用戶話語和所述知識(shí)標(biāo)注信息，確定待回復(fù)語句的目標(biāo)場景名稱，包括：

將所述用戶話語和所述知識(shí)標(biāo)注信息中的場景名稱信息輸入至知識(shí)推理模型；其中，所述知識(shí)推理模型已學(xué)習(xí)得到場景與場景之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

基于所述知識(shí)推理模型中已學(xué)習(xí)到的場景與場景之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，根據(jù)所述用戶話語和所述知識(shí)標(biāo)注信息中的場景名稱信息，確定待回復(fù)語句的目標(biāo)場景名稱。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述知識(shí)標(biāo)注信息包括場景要素信息；根據(jù)所述用戶話語、所述知識(shí)標(biāo)注信息和所述待回復(fù)語句的目標(biāo)場景名稱，確定對(duì)應(yīng)的目標(biāo)場景要素信息，包括：

將所述用戶話語、所述知識(shí)標(biāo)注信息中的場景要素信息和所述待回復(fù)語句的目標(biāo)場景名稱輸入至知識(shí)推理模型；其中，所述知識(shí)推理模型已學(xué)習(xí)得到場景下所包含的各場景要素信息間的相關(guān)性；

基于所述知識(shí)推理模型中已學(xué)習(xí)到的場景下所包含的各場景要素信息間的相關(guān)性，根據(jù)所述用戶話語、所述知識(shí)標(biāo)注信息中的場景要素信息和所述待回復(fù)語句的目標(biāo)場景名稱，確定當(dāng)前語境的關(guān)聯(lián)場景要素信息，其中，所述關(guān)聯(lián)場景要素信息為所述當(dāng)前語境中與所述知識(shí)標(biāo)注信息中的場景要素信息最相關(guān)的關(guān)聯(lián)場景要素；

根據(jù)所述知識(shí)標(biāo)注信息中的場景要素信息和所述關(guān)聯(lián)場景要素信息，確定所述目標(biāo)場景要素信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，通過以下方式預(yù)先建立所述知識(shí)推理模型：

獲取對(duì)話語料，并基于所述知識(shí)標(biāo)注模型對(duì)所述對(duì)話語料進(jìn)行知識(shí)標(biāo)注，得到所述對(duì)話語料中每一句話所包含的場景名稱、場景要素和對(duì)應(yīng)的語義內(nèi)容；

基于所述對(duì)話語料中每一句話所包含的場景名稱、場景要素和對(duì)應(yīng)的語義內(nèi)容，構(gòu)建知識(shí)圖譜；

基于已經(jīng)過知識(shí)標(biāo)注的對(duì)話語料和構(gòu)建的知識(shí)圖譜，進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到所述知識(shí)推理模型。