[發明專利]多輪對話系統的指代消解方法有效

申請號：	202011042444.3	申請日：	2020-09-28
公開（公告）號：	CN112183060B	公開（公告）日：	2022-05-10
發明（設計）人：	張會焱;敖文剛;劉宗敏	申請（專利權）人：	重慶工商大學
主分類號：	G06F40/211	分類號：	G06F40/211;G06F40/216;G06F40/284;G06F40/295;G06F40/30;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08;G10L15/22
代理公司：	北京海虹嘉誠知識產權代理有限公司 11129	代理人：	呂小琴
地址：	400067 ***	國省代碼：	重慶;50
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摘要：
搜索關鍵詞：	輪對系統指代消解方法
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【說明書】：

本發明提供的一種多輪對話系統的指代消解方法，包括以下步驟：S1.對多輪對話系統所接收到的語句進行檢測，判斷語句是否需要進行指代消解，如是，則進入到步驟S2中；S2.對確定為需要進行指代消解的語句進行判斷，區分語句的指代類型，并從區分出指代類型的語句中篩選出候選實體；語句的指代類型包括回指語句和共指語句；S3.確定候選實體與語句中指代詞的距離，并將距離最小的候選實體作為指代鏈接詞；S4.將指代詞更新為指代鏈接詞；通過上述方法，能夠對輸入多輪對話系統的語句的指代進行準確的識別，并進行準確的指代消解，能有效提高多輪交互系統的順暢性，提升用戶體驗。

技術領域

本發明涉及人機對話語言處理領域，尤其涉及一種多輪對話系統的指代消解方法。

背景技術

指代是一種常見的語言現象。在多輪對話系統中，指代和省略影響人機對話系統的流暢度和用戶體驗。人腦具有知識背景和記憶能力，能夠很好的重現對話歷史的關鍵信息，自動補全或者替換對方當前輪的代詞，來理解對話的真正含義。同樣，人機對話系統中需要指代消解模塊，來理解用戶輸入的真正語義。

指代消解方法分為基于管道的方法和基于端到端的方法?；诠艿赖姆椒ㄊ窍冗M行指代檢測，然后再進行指代消解。基于端到端的方法，對輸入層編碼，通過中間層的計算，輸出指代消解結果，常見的基于端到端的方法有基于聯合訓練的方法、基于序列標注的方法、基于指針網絡的方法?；诙说蕉说姆椒ㄍǔ２捎蒙疃葘W習模型，但是需要大量帶標簽的標注數據，在面對領域數據缺乏時模型構建成本較高，尤其在初期是多輪指代消解標注數據缺乏，且在實際應用中遇到問題，模型修改迭代不滿足線上系統的及時性。

因此，為了解決上述技術問題，亟需提出一種新的技術手段加以解決。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的是提供一種多輪對話系統的指代消解方法，能夠對輸入多輪對話系統的語句的指代進行準確的識別，并進行準確的指代消解，能有效提高多輪交互系統的順暢性，提升用戶體驗。

本發明提供的一種多輪對話系統的指代消解方法，包括以下步驟：

S1.對多輪對話系統所接收到的語句進行檢測，判斷語句是否需要進行指代消解，如是，則進入到步驟S2中；

S2.對確定為需要進行指代消解的語句進行判斷，區分語句的指代類型，并從區分出指代類型的語句中篩選出候選實體；

S3.確定候選實體與語句中指代詞的距離，并將距離最小的候選實體作為指代鏈接詞；

S4.將指代詞更新為指代鏈接詞。

進一步，步驟S3中，根據如下方法確定候選實體與語句中指代詞的距離：

D＝α*(w₁*D₁+w₂*D₂)；其中，D為候選實體與語句中指代詞的距離，α為實體類型與待消解語句的類型匹配度，w₁為實體與語句話題關聯度系數，w₂為實體替換后的句子概率系數，D₁為待指代消解的語句的句向量和候選實體之間的語義距離，D₂為候選實體與待指代消解語句之間的距離。

進一步，根據如下方法計算類型匹配度α：

其中，P_L為指代詞的指代類型的預測概率，P_m為候選實體內第m個字的字標簽屬性概率，k為候選實體中字的個數。