[發(fā)明專利]修正自然語言生成結(jié)果的方法和裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010631294.3 | 申請日： | 2020-07-03 |
| 公開（公告）號： | CN111737417B | 公開（公告）日： | 2020-11-17 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 李揚名;姚開盛;李小龍 | 申請（專利權(quán)）人： | 支付寶（杭州）信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/33 | 分類號： | G06F16/33;G06F16/332 |
| 代理公司： | 北京億騰知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陳霽;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 修正 自然語言 生成 結(jié)果 方法 裝置 | ||
本說明書實施例提供一種修正自然語言生成結(jié)果的方法和裝置。方法包括：首先獲取本輪迭代中待修正的第一模板句子，該句子是針對對話動作而生成，該對話動作包括若干詞槽。將第一模板句子輸入指針改寫器，指針改寫器依次逐個確定待輸出句子中各個輸出位置的字符，從而生成修正的第二模板句子。然后對第二模板句子進(jìn)行詞槽提取，并判斷所提取的詞槽與若干詞槽是否一致。若不一致，將第二模板句子確定為下一輪迭代的輸入，并基于對話動作和該第二模板句子生成一條訓(xùn)練樣本，添加到樣本緩存器中。樣本緩存器用于收集訓(xùn)練樣本，所收集的訓(xùn)練樣本用以訓(xùn)練指針改寫器。
技術(shù)領(lǐng)域
本說明書一個或多個實施例涉及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其涉及自然語言生成，以及修改自然語言生成結(jié)果的方法和裝置。
背景技術(shù)
隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，各種自然語言處理任務(wù)已廣泛應(yīng)用于多種業(yè)務(wù)實施場景。在例如智能客服，自動播報等多種業(yè)務(wù)場景中，會使用自動對話系統(tǒng)，生成自然語言的對話語句。
自動對話系統(tǒng)中的核心部件為自然語言生成NLG（Natural LanguageGeneration）系統(tǒng)，用于將一種意思表征，也就是對話動作DA（Dialogue Act）轉(zhuǎn)換為自然語言的句子。一般地，對話動作DA中包含動作類型（act type）和一些詞槽-槽值對，其中詞槽（slot）表示信息類型，槽值表示對應(yīng)類型的信息內(nèi)容，而動作類型控制輸出句子的句子風(fēng)格。例如，一個對話動作DA可以是：
Inform（name=ZZ hotel, phone=6788888）
在以上DA中，inform為動作類型，name為一個詞槽，槽值為ZZhotel；phone為另一個詞槽，槽值為6788888。
而NLG系統(tǒng)則用于根據(jù)輸入的對話動作DA，輸出自然語言句子，表達(dá)輸入DA中的核心意思。
已經(jīng)通過多種方式構(gòu)建了一些NLG系統(tǒng)。然而，現(xiàn)有的NLG系統(tǒng)仍然常常出現(xiàn)轉(zhuǎn)換錯誤的情況，例如，遺漏一些詞槽，或者詞槽錯位放置等，并且生成的句子也往往不夠自然流暢。因此，希望能有改進(jìn)的方案，可以對有瑕疵的自然語言生成結(jié)果進(jìn)行修正，從而為對話系統(tǒng)提供更好的自然語句。
發(fā)明內(nèi)容
本說明書一個或多個實施例描述了一種修正自然語言生成結(jié)果的方法和裝置，通過對有誤的模板句子迭代進(jìn)行修正，獲取到滿足詞槽一致性的更為準(zhǔn)確的自然語言生成結(jié)果。
根據(jù)第一方面，提供了一種修正自然語言生成結(jié)果的方法，包括：
獲取本輪迭代中待修正的第一模板句子，所述第一模板句子是針對第一對話動作而生成，所述第一對話動作包括若干詞槽；
將所述第一模板句子輸入指針改寫器，所述指針改寫器依次逐個確定待輸出句子中各個輸出位置的字符，從而生成修正的第二模板句子；其中，對于所述各個輸出位置中任意的第一位置，通過從所述第一模板句子中進(jìn)行復(fù)制的第一方式，或者通過重新生成的第二方式，得到該第一位置的字符；
對所述第二模板句子進(jìn)行詞槽提取，并判斷所提取的詞槽與所述若干詞槽是否一致；
在不一致的情況下，將所述第二模板句子確定為下一輪迭代的輸入，并基于所述第一對話動作和所述第二模板句子生成一條訓(xùn)練樣本，添加到樣本緩存器中，所述樣本緩存器用于收集訓(xùn)練樣本，所收集的訓(xùn)練樣本用以訓(xùn)練所述指針改寫器。
在一個實施例中，獲取本輪迭代中待修正的第一模板句子，具體包括：從自然語言生成NLG系統(tǒng)獲取其針對所述第一對話動作而生成的模板結(jié)果；對所述模板結(jié)果進(jìn)行詞槽提取，并判斷所提取的詞槽與所述若干詞槽是否一致；在不一致的情況下，將所述模板結(jié)果作為所述本輪迭代中待修正的第一模板句子。
在不同例子中，所述NLG系統(tǒng)可以為基于K最近鄰的KNN-NLG系統(tǒng)，或者，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的NLG系統(tǒng)。
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