[發明專利]一種基于知識圖譜的對話管理方法及對話系統

有效

• 申請號: 202110342068.8
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN113010692B
• 公開（公告）日: 2023-09-22
• 發明（設計）人: 孫少辰;俞陽;嵇友浪;趙洪瑩;康雨萌;鄒云峰
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司營銷服務中心;國網江蘇省電力有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/332;G06F40/205;G06F40/35
• 代理公司: 北京智繪未來專利代理事務所(普通合伙) 11689
• 代理人: 王萍;肖繼軍

一種基于知識圖譜的對話管理方法及對話系統，對話管理方法包括以下步驟：步驟1，用戶輸入內容，進行自然語言理解，輸出對話意圖和實體詞；步驟2，根據實體詞，采用一個一維數組表示知識圖譜中的每個實體在對話中的提及狀態，記為全局狀態數組g；步驟3，將全局狀態數組g進行層級壓縮，采用另一個一維數組表示用戶圍繞該實體的對話意圖，記為局部狀態數組l；步驟4，使用局部狀態數組l，通過Q?learning進行訓練得到Q表，選擇Q值最大的動作作為最優動作，進行自然語言生成，向用戶輸出應答。用知識圖譜來表示對話狀態可以使得對話系統建模更復雜的對話任務，同時層級壓縮的方法也解決了狀態空間過大的問題。在相似的領域內，易于進行領域遷移。

技術領域

本發明屬于人機對話技術領域，更具體地，涉及一種基于知識圖譜的對話管理方法及對話系統。

背景技術

隨著技術的發展，現有的人機對話系統如智能客服、智能個人助理等得到了廣泛的應用。人機對話系統中最核心的部分就是對話管理模塊，它決定了對話系統的對話策略及交互內容。

現有技術中，人機對話系統常常根據其有無任務目標分成閑聊型人機對話系統(比如微軟小冰)和任務型人機對話系統(比如淘寶的小蜜、95588機器人客服)。本文提出的方法屬于任務型人機對話系統的范疇。傳統上，任務型人機對話系統常采用管道式的構建方法，一般分為三個模塊：自然語言理解、對話管理和自然語言生成，如圖1、2所示。

自然語言理解(Natural?Language?Understanding，NLU)模塊，主要作用是對用戶輸入的句子進行理解，提取用戶的對話意圖以及與對話任務相關的信息，通常用語義槽表示，例如預定機票任務，包括語義槽“出發地”“目的地”“出發時間”“航班號”“乘機人”等信息。

對話管理(Dialogue?Management，DM)模塊，主要作用是根據NLU得到的結果，結合對話歷史信息，自動更新對話系統的內部狀態，以此為基礎選取系統下一步要進行的對話動作，例如“詢問用戶出發時間”“與用戶確認目的地”等。

自然語言生成(Natural?Language?Generation，NLG)模塊，主要作用是根據對話管理選擇的對話動作，生成相應的自然語言回答，例如“請問您計劃什么時候出發？”“請問您的目的地是北京嗎？”。

傳統的對話管理模塊通常采用基于槽填充(Slot-Filling)的方法，將對話過程中需要表示為通過和用戶的多輪交互不斷獲取槽值信息的過程。然而，上述基于槽填充的對話管理方法存在如下問題：

(1)在對話過程中槽的個數固定不變，槽和槽之間相對獨立，使得對話系統難以處理復雜的對話任務。

(2)基于槽填充的任務型對話系統由于無法很好地處理狀態動作空間過大的問題，所以可以設置的槽值數量有限，引入的領域知識信息不夠豐富。

(3)由于槽的設置是針對各垂直領域的，所以進行領域遷移設計的改動將會非常復雜，成本很高。

發明內容

為解決現有技術中存在的不足，本發明的目的在于，提供一種基于知識圖譜的對話管理方法及對話系統。

本發明采用如下的技術方案。一種基于知識圖譜的對話管理方法，包括以下步驟：

步驟1，用戶輸入內容，進行自然語言理解，輸出對話意圖和實體詞；

步驟2，根據步驟1獲得的實體詞，如果其是知識圖譜中的一個實體，則記該實體被提及，采用一個一維數組表示知識圖譜中的每個實體在對話中的提及狀態，記為全局狀態數組g；

步驟3，將步驟2生成的全局狀態數組g進行層級壓縮，對于每個實體，采用另一個一維數組表示用戶圍繞該實體的對話意圖，記為局部狀態數組l；