[发明专利]一种回复获取方法及装置

权利要求书

1.一种回复获取方法，其特征在于，包括：

获取目标上下文，所述目标上下文包括提问者提出的目标问题以及所述目标问题之前的历史对话上文；

获取与所述目标上下文在语义上相近的各组语料上下文，所述语料上下文包括问题语料以及所述问题语料之前的历史对话上文；

获取各组语料上下文中的问题语料对应的回复语料；

选取至少一个回复语料，作为所述目标问题的至少一个待选回复。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述目标上下文在语义上相近的各组语料上下文，包括：

从预先构建的对话语料库中，搜索出与所述目标上下文相关的各组上下文；

从搜索到的各组上下文中，筛选出与所述目标上下文在语义上相近的各组上下文，作为各组语料上下文。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从搜索到的各组上下文中，筛选出与所述目标上下文在语义上相近的各组上下文，包括：

将搜索到的每组上下文定义为搜索上下文；

生成所述搜索上下文对应的上下文特征；

其中，所述上下文特征包括共现特征和/或语义特征，所述共现特征表征了所述搜索上下文与所述目标上下文中的共现词在所述搜索上下文与所述目标上下文中的重要度，所述语义特征表征了所述搜索上下文与所述目标上下文的语义相似度；

根据搜索到的每组上下文各自对应的上下文特征，从搜索到的各组上下文中，筛选出与所述目标上下文在语义上相近的各组上下文。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述选取至少一个回复语料，包括：

通过分析所述目标上下文与各个回复语料之间的相关性，选取至少一个回复语料。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述选取至少一个回复语料，包括：

利用预先构建的相关性模型，选择至少一个回复语料。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述相关性模型是利用模型训练数据训练得到的，所述模型训练数据包括各个样本上下文、所述样本上下文所包括的样本问题的真实回复和随机回复；其中，所述样本上下文包括所述样本问题以及所述样本问题之前的历史对话上文。

7.一种回复获取装置，其特征在于，包括：

目标上下文获取单元，用于获取目标上下文，所述目标上下文包括提问者提出的目标问题以及所述目标问题之前的历史对话上文；

语料上下文获取单元，用于获取与所述目标上下文在语义上相近的各组语料上下文，所述语料上下文包括问题语料以及所述问题语料之前的历史对话上文；

回复语料获取单元，用于获取各组语料上下文中的问题语料对应的回复语料；

回复语料选取单元，用于选取至少一个回复语料，作为所述目标问题的至少一个待选回复。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述语料上下文获取单元包括：

上下文搜索子单元，用于从预先构建的对话语料库中，搜索出与所述目标上下文相关的各组上下文；

上下文筛选子单元，用于从搜索到的各组上下文中，筛选出与所述目标上下文在语义上相近的各组上下文，作为各组语料上下文。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述上下文筛选子单元包括：

搜索上下文定义子单元，用于将搜索到的每组上下文定义为搜索上下文；

上下文特征生成子单元，用于生成所述搜索上下文对应的上下文特征；

其中，所述上下文特征包括共现特征和/或语义特征，所述共现特征表征了所述搜索上下文与所述目标上下文中的共现词在所述搜索上下文与所述目标上下文中的重要度，所述语义特征表征了所述搜索上下文与所述目标上下文的语义相似度；

各组上下文筛选子单元，用于根据搜索到的每组上下文各自对应的上下文特征，从搜索到的各组上下文中，筛选出与所述目标上下文在语义上相近的各组上下文。