[发明专利]一种面向聊天机器人的混合策略式情感安抚系统

权利要求书

1.一种面向聊天机器人的混合策略式情感安抚系统，其特征在于，系统包括：

面向情感计算的语言理解模块，用于对接收到的用户查询进行语言理解和情感理解，包括从用户查询中识别出当前用户查询的意图标签、关键词槽和可能蕴含的情感类别；

面向情感计算的对话管理模块，连接面向情感计算的语言理解模块，用于为用户查询生成候选用户响应，根据通过多轮对话确定的对话状态对生成的候选情感响应进行重排序，并生成重排序的用户响应；以及

面向情感计算的语言生成模块，连接面向情感计算的对话管理模块，用于对面向情感计算的对话管理模块输出的重排序的用户响应，根据用户设定的机器人画像生成最终的用户响应。

2.根据权利要求1所述的面向聊天机器人的混合策略式情感安抚系统，其特征在于，用户查询包括用户所说的话、用户画像和对话上下文，面向情感计算的语言理解模块进一步包括：

意图识别单元，从用户查询中识别出当前用户查询的意图标签，意图标签和任务关联，其中意图识别是通过使用了用户画像信息的基于神经网络的独立的分类模型进行语言理解；

词槽识别单元，通过基于神经网络的序列标注模型从用户查询中识别出当前用户查询的关键词槽；

情感识别单元，通过基于神经网络的独立的多类别分类器模型识别用户查询中可能蕴含的情感类别。

3.根据权利要求2所述的面向聊天机器人的混合策略式情感安抚系统，其特征在于，面向情感计算的对话管理模块进一步包括：

情感响应生成单元，用于为一个用户查询生成候选用户响应，其中对生成用户响应过程中的情感状态的转移进行显式的建模；

对话状态跟踪单元，用于根据多轮的对话来确定用户当前状态；以及

面向情感计算的对话策略学习单元，用于根据对话状态，对生成的候选情感响应进行重排序，生成重排序的用户响应。

4.根据权利要求3所述的面向聊天机器人的混合策略式情感安抚系统，其特征在于，情感响应生成单元进一步包括编码器、解码器，其中编码器将用户画像、对话上下文、意图标签、关键词槽、情感类别这五部分内容编码转换成对应的特征向量，解码器用于根据情感状态和注意力机制，将编码器编码得到的向量进行整合，逐词生成用户的候选响应，其中情感状态通过情感记忆网络控制，注意力机制通过注意力模型控制。

5.根据权利要求4所述的面向聊天机器人的混合策略式情感安抚系统，其特征在于，面向情感计算的对话策略学习单元先枚举用户所有可能的情感标签，用情感生成网络计算各自的候选情感生成，并计算得分，再根据用户当前查询是否是任务完成型查询还是闲聊型查询以及当前的对话状态信息，用设定的策略对生成的多个候选情感进行重新打分，最终生成重排序的用户的响应。

6.一种面向聊天机器人的混合策略式情感安抚方法，其特征在于，方法包括：

步骤1：对接收到的用户查询进行语言理解和情感理解，包括从用户查询中识别出当前用户查询的意图标签、关键词槽和可能蕴含的情感类别；

步骤2：为用户查询生成候选用户响应，根据通过多轮对话确定的对话状态对生成的候选情感响应进行重排序，并生成重排序的用户响应；

步骤3：对面向情感计算的对话管理模块输出的重排序的用户响应，根据用户设定的机器人画像生成最终的用户响应。

7.根据权利要求6所述的面向聊天机器人的混合策略式情感安抚方法，其特征在于，用户查询包括用户所说的话、用户画像和对话上下文，步骤1中的意图标签的识别是通过使用了用户画像信息的基于神经网络的独立的分类模型进行语言理解来完成，其中意图标签和任务相关联；步骤1中的关键词槽的识别是通过基于神经网络的序列标注模型从用户查询中识别出当前用户查询的关键词槽；步骤1中的情感类别的识别是通过基于神经网络的独立的多类别分类器模型识别用户查询中可能蕴含的情感类别。