[发明专利]会话信息补全方法及装置

说明书

本发明公开了一种会话信息补全方法及装置，所述方法包括：获取当前语句及其上文语句；分别提取当前语句及其上文语句中的关键词，得到当前语句的关键词集合、上文语句的关键词集合、以及各关键词的类别；所述关键词集合包括：实体词集合和关系词集合；如果两个实体词集合中有满足第一条件的实体词对，则进行实体词对替换，得到候选语句；否则，检查两个关系词集合中是否有满足第二条件的关系词对；如果有，则进行关系词对替换，得到候选语句。利用本发明，可以提高对自然语言交互理解的智能性和准确性。

技术领域

本发明涉及自然语言处理技术领域，具体涉及一种会话信息补全方法及装置。

背景技术

人机交互技术是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。基于自然语言理解的人机交互是最方便的一种人机交互方式，在这种交互方式中，人们可以使用自然语言与机器对话，但对于多轮交互的场景，由于具有上下文堆栈特性，交互语句经常会出现不完整的现象，比如省略或指代上文提到的某个对象等，这种情况就会导致语义缺失，对于机器而言，对该语句的理解会出现偏差，进而会导致后续的应答或者操作错误。

因此，如何使机器能够在交互语句不完整的情况下正确理解交互对象的意图，是业界面临的一个重要问题。

发明内容

本发明实施例提供一种会话信息补全方法及装置，以提高对自然语言交互理解的智能性和准确性。

为此，本发明提供如下技术方案：

一种会话信息补全方法，所述方法包括：

获取当前语句及其上文语句；

分别提取当前语句及其上文语句中的关键词，得到当前语句的关键词集合、上文语句的关键词集合、以及各关键词的类别；所述关键词集合包括：实体词集合和关系词集合；

如果两个实体词集合中有满足第一条件的实体词对，则进行实体词对替换，得到候选语句；所述第一条件包括：两个实体词分别属于当前语句和上文语句，并且类别相同且相似度大于设定值；

否则，检查两个关系词集合中是否有满足第二条件的关系词对；所述第二条件包括：两个关系词分别属于当前语句和上文语句，并且两个关系词均存在于上文实体词的关系词集合中；

如果有，则进行关系词对替换，得到候选语句。

可选地，所述方法还包括：

预先构建知识图谱，所述知识图谱中包含多个词条，每个词条包括：实体词、所述实体词的关系词集合、所述实体词的权重；

根据上文语句的实体词W1对应的关系词集合、当前语句的实体词W2对应的关系词集合、以及所述实体词W1和实体词W2的权重，确定实体词W1与实体词W2的相似度。

可选地，按以下公式计算实体词W1与实体词W2的相似度：

score＝len(last_entity_setquery_entity_set)/len(last_entity_set|query_en tity_set)+min((last_weight*query_weight)/max_weight_value,weight_thresh old)；

其中，len(last_entity_setquery_entity_set)为实体词W1的关系词集合与实体词W2的关系词集合的交集包含关系词的个数；

len(last_entity_set|query_entity_set)为实体词W1的关系词集合与实体词W2的关系词集合的并集包含关系词的个数；

last_weight为实体词W1的权重；

query_weight为实体词W2的权重；