[发明专利]对话引导模型的训练样本构建方法和生成模型的方法有效
申请号: | 201910947573.8 | 申请日: | 2019-09-29 |
公开(公告)号: | CN110647617B | 公开(公告)日: | 2022-04-19 |
发明(设计)人: | 万立;贾倪 | 申请(专利权)人: | 百度在线网络技术(北京)有限公司;上海小度技术有限公司 |
主分类号: | G06F16/33 | 分类号: | G06F16/33;G06F16/332;G06K9/62;G06N3/08 |
代理公司: | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人: | 邓海鸿;陈建民 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 对话 引导 模型 训练 样本 构建 方法 生成 | ||
1.一种对话引导模型的训练样本构建方法,其特征在于,包括:
获取符合条件的会话序列,所述符合条件的会话序列中的最后一次人机对话的查询请求具有召回结果;
在所述符合条件的会话序列中,确定第n次人机对话的查询请求,其中n为正整数,所述第n次人机对话不是最后一次人机对话;
在所述符合条件的会话序列中,确定最后一次人机对话的召回结果;
将所述第n次人机对话的查询请求与所述最后一次人机对话的召回结果组成样本对,用于构建对话引导模型的训练样本。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法包括:将所述最后一次人机对话的召回结果作为训练样本的目标:其中,
所述最后一次人机对话的查询请求具有明确的意图和/或槽位。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,其中,
所述最后一次人机对话之前的多次人机对话的查询请求不具有召回结果;
或者,
所述最后一次人机对话之前的每一次人机对话的查询请求均不具有召回结果。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述确定第n次人机对话的查询请求之后,所述方法还包括:
对所述第n次人机对话的查询请求进行切词处理,并将切词处理的结果按照词频排序,得到切词词表;
根据所述切词词表,将所述第n次人机对话的查询请求映射为字符串;
将所述字符串作为训练样本的输入特征。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,其中,
所述第n次人机对话是所述最后一次人机对话的前一次人机对话。
6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
如果所述第n次人机对话的查询请求包括控制信息,剔除所述第n次人机对话的查询请求。
7.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
如果所述第n次人机对话的查询请求仅包含一个字,剔除所述第n次人机对话的查询请求。
8.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述第n次人机对话的查询请求与对应的目标查询请求进行相关性计算,如果计算结果不符合相关性条件,将所述第n次人机对话的查询请求剔除。
9.一种生成对话引导模型的方法,其特征在于,包括:
获取训练样本,所述训练样本包括根据权利要求1-8中任一项所述的方法得到的训练样本;
将获取的所述训练样本输入神经网络以对所述神经网络进行训练;
达到停止条件后结束训练,将训练后得到的神经网络作为对话引导模型。
10.一种对话引导模型,其特征在于,所述对话引导模型通过对神经网络进行训练而生成,其中,以根据权利要求1-8中任一项所述的方法得到的训练样本,实施对所述神经网络的训练。
11.一种对话引导模型的训练样本构建装置,其特征在于,包括:
会话序列获取模块,用于获取符合条件的会话序列,所述符合条件的会话序列中的最后一次人机对话的查询请求具有召回结果;
查询请求确定模块,用于在所述符合条件的会话序列中,确定第n次人机对话的查询请求,其中n为正整数;
召回结果确定模块,用于在所述符合条件的会话序列中,确定最后一次人机对话的召回结果;
训练样本构建模块,用于将所述第n次人机对话的查询请求与所述最后一次人机对话的召回结果组成样本对,用于构建对话引导模型的训练样本。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,其中,所述训练样本构建模块用于将所述最后一次人机对话的召回结果作为训练样本的目标:
所述最后一次人机对话的查询请求具有明确的意图和/或槽位。
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