[发明专利]响应推断方法和设备

说明书

公开了一种响应推断方法和设备。所述响应推断设备获得输入，通过对所述输入进行编码来在划分为对应于多个响应的多个区域的潜变量区域空间中生成潜变量向量，通过对潜变量向量进行解码来生成与所述多个区域之中的潜变量向量的区域对应的输出响应。

本申请要求于2018年8月14日提交至韩国知识产权局的第10-2018-0094770号韩国专利申请的权益，所述韩国专利申请的全部公开出于所有的目的通过引用包含于此。

技术领域

以下描述涉及响应推断(response inference)技术。

背景技术

会话模型(conversation model)包括面向目标的会话模型和日常会话模型。面向目标的会话模型生成对具有明确目标的话语的单一响应。日常会话模型生成对不具有特定目标的话语(例如，日常问候语或情绪的表达)的各种响应。

从用户话语生成响应的模型包括基于规则的会话模型、基于搜索的会话模型以及基于生成的会话模型。在一个示例中，基于规则的会话模型使用预配置的模板。在一个示例中，基于搜索的会话模型在数据库内搜索合适的响应。在一个示例中，基于生成的会话模型使用训练的编码器和解码器来生成最佳响应。

发明内容

提供发明内容以简化的形式介绍将在以下具体实施方式中进一步描述的构思的选择。本发明内容不意在标识要求保护的主题的关键特征或重要特征，也不意在用于帮助确定要求保护的主题的范围。

在一个总体方面，提供了一种响应推断方法，所述响应推断方法包括：获得输入；通过对所述输入进行编码，来在划分为多个区域的潜变量区域空间中生成潜变量向量；通过对潜变量向量进行解码，来生成与所述多个区域之中的潜变量向量的区域对应的输出响应。

潜变量向量可以是可包括用于生成对所述输入的响应的潜在信息变量的多维向量。

所述多个区域可对应于多个响应。

潜变量区域空间可通过对应于所述多个响应的多个控制输入来划分，所述多个控制输入中的控制输入可包括：用于在潜变量区域空间的所述区域中生成潜变量向量的信息。

生成潜变量向量的步骤可包括：通过对所述输入进行编码，来生成潜变量；生成属于对应于潜变量的潜变量区域空间的所述多个区域中的一个区域的潜变量向量。

生成属于所述一个区域的潜变量向量的步骤可包括：基于表示潜变量区域空间的概率分布对多个向量进行采样；基于采样的向量生成潜变量向量。

生成属于所述多个区域中的一个区域的潜变量向量的步骤可包括：选择与潜变量区域空间的所述多个区域对应的多个控制输入中的一个控制输入；基于概率分布生成属于与选择的控制输入对应的区域的潜变量向量。

生成属于所述多个区域中的一个区域的潜变量向量的步骤可包括：基于表示潜变量区域空间的概率分布对多个向量进行采样；通过使控制输入随机化来生成嵌入式控制输入，其中，控制输入可包括：用于在潜变量区域空间的所述区域中生成潜变量向量的信息；将嵌入式控制输入应用于采样的多个向量中的每个；使用可应用了嵌入式控制输入的采样的多个向量的加权和，来生成潜变量向量。

控制输入可包括：具有可与潜变量向量的维数相同的维数的向量。

所述输入可以是用户在会话中不意图得到特定响应的话语，并且所述多个响应是对所述话语的不同响应。

生成潜变量向量的步骤可包括使用编码器对所述输入进行编码，其中，编码器的神经网络可包括：输入层和输出层，其中，输入层对应于所述输入，输出层与对潜变量进行建模的概率分布的平均值和方差对应。

生成输出响应的步骤可包括：使用解码器对潜变量向量进行解码，其中，解码器的神经网络可包括：对应于潜变量向量的输入层和对应于输出响应的输出层。