[發(fā)明專利]一種面向多輪對話中回復情感的動態(tài)決策方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110450112.7
• 申請日: 2021-04-25
• 公開（公告）號: CN113190664B
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 馬志強;賈文超;王春喻;杜寶祥
• 申請（專利權(quán)）人: 內(nèi)蒙古工業(yè)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(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 61215
• 代理人: 段俊濤

一種面向多輪對話中回復情感的動態(tài)決策方法，基于情感導向決策單元實現(xiàn)，為實現(xiàn)恰當?shù)貨Q策出回復的情感，將多輪對話情感導向決策子任務(wù)視為一種限制條件下的序列預測任務(wù)。情感導向決策單元以LSTM為基礎(chǔ)模型，包括兩個外部輸入、兩個內(nèi)部隱藏狀態(tài)和四個門控機制，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和用于提供引導目標情感信息的用戶目標情感極性，門控機制中改進了遺忘門，并增加了情感導向門，與EGDMC訓練算法配合取得了最符合真實情況下的情感導向決策。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，涉及情感對話生成，特別涉及一種面向多輪對話中回復情感的動態(tài)決策方法。

背景技術(shù)

情感導向決策任務(wù)是指根據(jù)歷史對話的情感序列和目標情感傾向，決策出適合當前回復的情感，因此，使用情感序列預測任務(wù)的方法完成情感導向決策任務(wù)是一種比較自然的思路。此外，情感導向決策任務(wù)與情感序列預測任務(wù)的區(qū)別在于前者需要考慮目標情感傾向?qū)︻A測結(jié)果的影響，因此需要針對性地進行模型結(jié)構(gòu)的改進，進而提升決策的恰當性。目前，研究人員只致力于在對話生成模型中添加更多的情感詞，以保持用戶聊天的持續(xù)性，而不考慮回復的情感是否符合人類對話。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，針對對話生成模型中缺乏對回復情感的顯式?jīng)Q策導致的回復情感不恰當?shù)膯栴}，以及現(xiàn)有工作對情感導向決策尚未開展大規(guī)模研究的問題，本發(fā)明的目的在于提供一種面向多輪對話中回復情感的動態(tài)決策方法，采用基于帶門控機制的時間序列模型的情感導向決策單元(EGDMC)，對對話中回復情感進行導向決策，進而得到對于當前回復最恰當?shù)那楦蓄悇e，最終實現(xiàn)引導用戶情感的目的。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

一種面向多輪對話中回復情感的動態(tài)決策方法，基于情感導向決策單元實現(xiàn)，所述情感導向決策單元以LSTM為基礎(chǔ)模型，包括兩個外部輸入、兩個內(nèi)部隱藏狀態(tài)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(nèi)部隱藏狀態(tài)為上一時刻的單元狀態(tài)C_T-1和上一時刻的隱藏狀態(tài)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)