[發明專利]基于上下文情感對話的方法和系統、存儲介質

在審

• 申請號: 202010659317.1
• 申請日: 2020-07-09
• 公開（公告）號: CN111949762A
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發明（設計）人: 孫曉;丁兵兵;汪萌
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/332;G06F16/35;G06F40/289;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京久誠知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11542
• 代理人: 余罡

本發明提供一種基于上下文情感對話的方法和系統、存儲介質，涉及情感對話技術領域。本發明實施例首先獲取對話上下文數據集，提取其中的主題類別和情感類別，得到主題關鍵詞概率和情感關鍵詞概率，隨之預測回復中的主題關鍵詞和情感關鍵詞，根據預測的主題關鍵詞和情感關鍵詞生成初步的回復，接著得到所述初步的回復的權重值，根據初步的回復和權重，得到最終的回復。由此，本發明實施例充分利用了對話上下文，讓機器生成的回復更加貼近主題，也更好地判斷上下文的情感變化，以及把握對話主題的延伸。

技術領域

本發明涉及情感對話技術領域，具體涉及一種基于上下文情感對話的方法和系統、存儲介質。

背景技術

人機對話系統是當前研究的熱點問題，其主要的目標是能夠實現機器對自然語言的理解并像人們一樣可以完成情感對話。

目前，已有人工智能系統可以自動生成對話，完成與人之間的簡單交流。例如，申請號為CN110032636A的發明《一種基于強化學習的情感對話異步生成方法》，其自動生成回復的基本構思是，選擇一個代理，設定代理中x代表外界環境輸入的句子，y代表代理針對輸入的x給出的回答，然后給定一個問句，利用編碼器對問句進行編碼，再使用結構預測器來預測回答中是否需要包含關鍵詞，以及關鍵詞之間的位置關系，使用關鍵詞預測器來生成對應的關鍵詞，并將生成的關鍵詞作為先驗知識指導回答的生成。

但是，上述發明提供的情感對話是針對某一句話給出回復，沒有考慮對話上下文的主題和情感。

發明內容

(一)解決的技術問題

針對現有技術的不足，本發明提供了一種基于上下文情感對話的方法和系統、存儲介質，解決了現有的情感對話是針對某一句話給出回復，沒有考慮對話上下文的主題和情感的技術問題。

(二)技術方案

為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：

一種基于上下文情感對話的方法，包括：

獲取對話上下文數據集；

提取對話上下文數據集的主題類別和情感類別，得到對話上下文數據集的主題關鍵詞概率和情感關鍵詞概率；

根據主題類別和主題關鍵詞概率預測回復中的主題關鍵詞，根據情感類別和情感關鍵詞概率預測回復中的情感關鍵詞；

根據預測的主題關鍵詞和情感關鍵詞生成初步的回復；

根據初步的回復，得到初步的回復的權重；

根據初步的回復和權重，得到最終的回復。

優選的，提取對話上下文數據集的主題類別包括：采用LDA模型確定對話上下文數據集的主題類別。

優選的，得到對話上下文數據集的情感關鍵詞概率包括：采用貝葉斯算法得到情感關鍵詞概率。

優選的，情感類別包括高興，傷心，生氣，厭惡，喜歡，驚訝，恐懼。

優選的，根據主題類別和主題關鍵詞概率預測回復中的主題關鍵詞，根據情感類別和情感關鍵詞概率預測回復中的情感關鍵詞之前，還包括：

根據主題類別、主題關鍵詞概率，得到初步預測的主題關鍵詞，根據情感類別、情感關鍵詞概率，得到初步預測的主題關鍵詞；

其中，k_tp為主題類別、P(k_tp|t_i)為主題關鍵詞概率，K為初步預測的主題關鍵詞，k_et為情感類別k_et、P(k_et|t_i)為情感關鍵詞概率，E為初步預測的主題關鍵詞。