[發(fā)明專利]用于自然語(yǔ)言處理的方法和設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010424480.X
• 申請(qǐng)日: 2020-05-19
• 公開（公告）號(hào): CN112905735A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 金美淑;柳尚賢;樸貞訓(xùn);全在勛;韓奎范
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 三星電子株式會(huì)社
• 主分類號(hào): G06F16/33
• 分類號(hào): G06F16/33;G06F16/332
• 代理公司: 北京銘碩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11286
• 代理人: 黃曉燕;張川緒

公開了一種用于自然語(yǔ)言處理的方法和設(shè)備。所述方法包括：確定用戶的輸入句子與選擇的第一數(shù)據(jù)庫(kù)查詢句子之間的第一相似度，基于確定第一相似度不滿足第一閾值，確定比輸入句子的全部少的輸入句子的部分與選擇的第二數(shù)據(jù)庫(kù)查詢句子之間的第二相似度，和響應(yīng)于第二相似度滿足第二閾值，輸出與第二數(shù)據(jù)庫(kù)查詢句子相應(yīng)的回復(fù)句子作為對(duì)輸入句子的回復(fù)。

本申請(qǐng)要求于2019年11月19日在韓國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的第10-2019-0148984號(hào)韓國(guó)專利申請(qǐng)的權(quán)益，所述韓國(guó)專利申請(qǐng)的全部公開出于所有目的通過(guò)引用包含于此。

技術(shù)領(lǐng)域

下面的描述涉及用于自然語(yǔ)言處理的方法和設(shè)備。

背景技術(shù)

聊天機(jī)器人系統(tǒng)是用于生成與用戶輸入的句子相應(yīng)的回復(fù)句子的系統(tǒng)。聊天機(jī)器人系統(tǒng)可包括基于檢索模型的聊天機(jī)器人系統(tǒng)和基于生成(生成式)模型的聊天機(jī)器人系統(tǒng)。由于基于檢索模型的聊天機(jī)器人系統(tǒng)基于存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，因此難以輸出適合于數(shù)據(jù)庫(kù)中尚未包括的輸入句子或短語(yǔ)的回復(fù)句子。基于生成模型的聊天機(jī)器人系統(tǒng)生成各種回復(fù)。然而，因?yàn)榛谏赡Ｐ偷牧奶鞕C(jī)器人系統(tǒng)可能生成語(yǔ)法錯(cuò)誤的回復(fù)或在不同時(shí)間對(duì)相同的查詢輸入生成不同的回復(fù)，所以基于生成模型的聊天機(jī)器人系統(tǒng)通常是不一致的。

發(fā)明內(nèi)容

提供本發(fā)明內(nèi)容以簡(jiǎn)化的形式介紹在以下具體實(shí)施方式中進(jìn)一步描述的構(gòu)思的選擇。本發(fā)明內(nèi)容不意在確定要求權(quán)利的主題的關(guān)鍵特征或必要特征，也不意在用于幫助確定要求權(quán)利的主題的范圍。

在一個(gè)總體方面，一種處理器實(shí)現(xiàn)的方法包括：確定用戶的輸入句子與選擇的第一數(shù)據(jù)庫(kù)查詢句子之間的第一相似度，和基于確定第一相似度不滿足第一閾值，確定比輸入句子的全部少的輸入句子的部分與選擇的第二數(shù)據(jù)庫(kù)查詢句子之間的第二相似度，和響應(yīng)于第二相似度滿足第二閾值，輸出與第二數(shù)據(jù)庫(kù)查詢句子相應(yīng)的回復(fù)句子作為對(duì)輸入句子的回復(fù)。

所述方法還可包括：將輸入句子編碼為第一特征向量，其中，確定第一相似度的步驟可包括：確定第一特征向量與第一數(shù)據(jù)庫(kù)查詢句子之間的相似度，第一數(shù)據(jù)庫(kù)查詢句子是存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的多個(gè)查詢句子特征向量之中的存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的第一查詢句子特征向量。

所述方法還可包括：基于確定第一相似度不滿足第一閾值，將輸入句子的所述部分編碼為第二特征向量，其中，確定第二相似度的步驟可包括：確定第二特征向量與第二數(shù)據(jù)庫(kù)查詢句子之間的相似度，第二數(shù)據(jù)庫(kù)查詢句子是存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的第二查詢句子特征向量。

輸出與第二數(shù)據(jù)庫(kù)查詢句子相應(yīng)的回復(fù)句子的步驟可包括：對(duì)第二查詢句子特征向量進(jìn)行解碼以獲得回復(fù)句子。

輸入句子的所述部分可以是包括在輸入句子中的多個(gè)成分中的一個(gè)成分。

輸入句子的所述部分可以是包括在輸入句子中的作為所述一個(gè)成分的動(dòng)詞。

輸入句子的所述部分可以是基于多種任務(wù)的類型中的與輸入句子相應(yīng)的任務(wù)的類型而選擇的句子成分。

所述多種任務(wù)的類型可包括：聊天機(jī)器人類型和檢索類型。

用于確定輸入句子的所述部分的輸入句子的分配可基于對(duì)輸入句子執(zhí)行的詞素分析。

所述方法還包括：基于第一相似度滿足第一閾值，輸出與第一查詢句子相應(yīng)的回復(fù)句子作為對(duì)輸入句子的回復(fù)。

所述方法還包括：當(dāng)?shù)诙嗨贫炔粷M足第二閾值時(shí)，使用生成模型生成與輸入句子相應(yīng)的回復(fù)句子，并且輸出生成的回復(fù)句子。

用戶的輸入句子可從用戶說(shuō)出的語(yǔ)音或用戶輸入的文本數(shù)據(jù)獲取。

在一個(gè)總體方面，非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)指令，所述指令在由一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，使所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行在此描述的所有處理中的一個(gè)或多個(gè)或它們的任意組合。