[發明專利]一種面向多輪對話中回復情感的動態決策方法

有效

• 申請號: 202110450112.7
• 申請日: 2021-04-25
• 公開（公告）號: CN113190664B
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發明（設計）人: 馬志強;賈文超;王春喻;杜寶祥
• 申請（專利權）人: 內蒙古工業大學
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/33;G06F16/338;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 段俊濤

1.一種面向多輪對話中回復情感的動態決策方法，其特征在于，基于情感導向決策單元實現，所述情感導向決策單元以LSTM為基礎模型，包括兩個外部輸入、兩個內部隱藏狀態和四個門控機制，所述兩個外部輸入為用于提供用戶當前情感信息的用戶當前對話情感e^U_T和用于提供引導目標情感信息的用戶目標情感極性S，e^U_T∈{happiness，like，none，disgust，sadness，anger}，S∈{positive，negative}，所述兩個內部隱藏狀態為上一時刻的單元狀態C_T-1和上一時刻的隱藏狀態h_T-1，其中C_T-1代表長期的情感記憶，h_T-1代表短期的情感記憶，所述四個門控機制為：遺忘門f_T，決定需要保留的歷史情感記憶；輸入門i_T，決定需要增加的當前情感記憶；情感導向門g_T，控制用戶目標情感對當前情感決策的影響程度；輸出門o_T，決定需要輸出的情感決策信息，其中：

f_T＝σ(W_f·[h_T-1，e^U_T，S]+b_f)

i_T＝σ(W_i·[h_T-1，e^U_T]+b_i)

g_T＝σ(W_g·[e^U_T，S]+b_g)

o_T＝σ(W_o·[h_T-1，e^U_T]+b_o)

式中，σ為非線性激活函數，W_f、W_i、W_g和W_o為可訓練的神經網絡權重，b_f、b_i、b_g和b_o為可訓練的神經網絡偏差。

2.根據權利要求1所述面向多輪對話中回復情感的動態決策方法，其特征在于，所述非線性激活函數為Sigmoid函數。

3.根據權利要求1所述面向多輪對話中回復情感的動態決策方法，其特征在于，所述情感導向決策單元通過如下方法訓練：

以多輪對話的情感類別序列{e^U₁，e^R₁，e^U₂，e^R₂…，e^U_j，e^R_j,…，e^U_T}和對應的目標情感極性S作為輸入，決策出當前回復情感類別進行輸出，其中e^U_j表示第j輪用戶語句的情感類別，e^R_j表示第j輪回復語句的情感類別。