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[發(fā)明專利]一種基于交互融合的情感對(duì)話生成方法及系統(tǒng)有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202110798849.8 申請(qǐng)日: 2021-07-15
公開(kāi)(公告)號(hào): CN113254625B 公開(kāi)(公告)日: 2021-11-16
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 張賓;孫喜民;高亞斌;賈江凱;王帥;李慧超;劉丹;王明達(dá) 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 國(guó)網(wǎng)電子商務(wù)有限公司;國(guó)網(wǎng)電商科技有限公司
主分類號(hào): G06F16/332 分類號(hào): G06F16/332;G06F16/33;G06F16/35;G06F40/126;G06F40/242;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 成都華復(fù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51298 代理人: 龐啟成
地址: 100053 北京市*** 國(guó)省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 交互 融合 情感 對(duì)話 生成 方法 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種基于交互融合的情感對(duì)話生成方法,其特征是,包括:

S100:接收對(duì)話語(yǔ)句文本;

S200:情感分類器識(shí)別對(duì)話語(yǔ)句文本所蘊(yùn)含的情感類別,并表示為向量;

S300:編碼器將對(duì)話語(yǔ)句文本編碼為上下文向量;

本步驟具體為:

編碼器將對(duì)話語(yǔ)句文本編碼成隱藏狀態(tài)序列;利用注意力機(jī)制對(duì)隱藏狀態(tài)序列中各隱藏狀態(tài)求加權(quán)和,得上下文向量;

S400:細(xì)粒度交互模塊將對(duì)話語(yǔ)句文本的情感類別表示向量和上下文向量融合,生成交互式向量;

本步驟進(jìn)一步包括:

S410:將情感類別表示向量映射到高維的向量空間;

S420:根據(jù)注意力機(jī)制,基于情感類別表示向量和上下文向量,學(xué)習(xí)情感類別表示向量每一維的權(quán)重,其中,emo為情感類別表示向量,為時(shí)刻i的上下文向量,、為self-attention機(jī)制中的參數(shù)向量,為向量的維度;

S430:對(duì)情感類別表示向量的每一維乘以相應(yīng)權(quán)重,再與上下文向量拼接,得交互式向量;

S500:解碼器利用交互式向量進(jìn)行解碼,生成回復(fù);

本步驟進(jìn)一步包括:

(1)將交互式向量、前一時(shí)刻已解碼的詞向量和前一時(shí)刻解碼器的隱藏狀態(tài)作為解碼器的輸入,更新解碼器在時(shí)刻i的隱藏狀態(tài):

其中,詞向量為解碼器在時(shí)刻i-1的輸出;

(2)解碼器從輸出的概率分布中抽樣生成單詞,即:

其中,為待學(xué)習(xí)參數(shù),由訓(xùn)練確定;

其中,解碼器的總損失函數(shù)為Seq2Seq模型損失和最大化情感表達(dá)損失的加權(quán)和:;其中:

權(quán)重是待學(xué)習(xí)參數(shù),為Seq2Seq模型的參數(shù);

最大化情感表達(dá)損失,表示Seq2Seq模型的損失,通過(guò)懲罰生成詞的情感表示與中性情感詞之間的距離,為生成詞的情感表示,當(dāng)為VAD詞典中存在的詞,則其情感表示為;否則,其情感表示為;

S600:輸出回復(fù)。

2.如權(quán)利要求1所述的基于交互融合的情感對(duì)話生成方法,其特征是:

所述情感分類器采用基于BERT的情感分類器。

3.如權(quán)利要求1所述的基于交互融合的情感對(duì)話生成方法,其特征是:

步驟S500中解碼器采用單向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

4.如權(quán)利要求1所述的基于交互融合的情感對(duì)話生成方法,其特征是:

采用情感分類數(shù)據(jù)集訓(xùn)練情感分類器;

采用已訓(xùn)練的情感分類器對(duì)對(duì)話語(yǔ)料集進(jìn)行情感標(biāo)記,情感標(biāo)記后的對(duì)話語(yǔ)料集即情感對(duì)話語(yǔ)料庫(kù);

以情感對(duì)話語(yǔ)料庫(kù)作為訓(xùn)練使用的數(shù)據(jù)集,按如下步驟進(jìn)行訓(xùn)練:

接收訓(xùn)練數(shù)據(jù);

情感分類器識(shí)別訓(xùn)練數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的情感類別,并表示為向量;

編碼器將訓(xùn)練數(shù)據(jù)編碼為上下文向量;

將訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情感類別表示向量和上下文向量融合,生成交互式向量;

解碼器利用交互式向量進(jìn)行解碼,生成回復(fù)。

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