[发明专利]回复内容的生成方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种回复内容的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一文本内容；

将所述第一文本内容输入第一编码器，输出得到第一语义向量，所述第一编码器用于将输入的所述第一文本内容转换为向量表示；

将所述第一语义向量输入第一解码器，输出得到预测概率最高的三元文本词汇，所述第一解码器用于根据编码器转换的向量生成预测的语义关系，所述三元文本词汇用于参与构建所述回复内容；

根据所述三元文本词汇确定语义三元组，所述语义三元组用于回复所述第一文本内容；

将所述第一文本内容输入第二编码器，输出得到第二语义向量，所述第二编码器用于将输入的所述第一文本内容转换成向量表示；

将所述语义三元组输入第三编码器，输出得到第三语义向量，所述第三编码器用于将所述语义三元组转换成向量表示；

将所述第二语义向量与所述第三语义向量输入第二解码器，输出得到用于对所述第一文本内容进行回复的第二文本内容，所述第二解码器用于融合所述第二编码器和所述第三编码器生成的语义向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一语义向量输入第一解码器，输出得到预测概率最高的三元文本词汇，包括：

通过所述第一解码器将所述第一语义向量变换至词表空间，得到词表中每个词的所述预测概率；

将所述词表中所述预测概率最高的词汇作为所述三元文本词汇。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一解码器中包括特征提取网络和多层感知网络；

所述通过所述第一解码器将所述第一语义向量变换至词表空间，得到词表中每个词的所述预测概率，包括：

将所述特征提取网络第n次输出的第一特征向量输入所述特征提取网络，输出得到第n+1次输出的第二特征向量，将所述第二特征向量输入所述多层感知网络，输出得到第n+1次预测中所述词表中每个词的所述预测概率，n≥1。

4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述将所述第二语义向量与所述第三语义向量输入第二解码器，输出得到用于对所述第一文本内容进行回复的第二文本内容，包括：

将所述第二语义向量输入所述第二解码器，通过所述第二解码器得到第一注意力向量；

将所述第三语义向量输入所述第二解码器，通过所述第二解码器得到第二注意力向量；

对所述第一注意力向量和所述第二注意力向量进行融合，得到融合向量；

将所述融合向量映射至词表，得到所述词表中概率最高的内容词汇，生成所述第二文本内容。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一注意力向量和所述第二注意力向量进行融合，得到融合向量，包括：

获取融合系数；

通过所述融合系数对所述第一注意力向量和所述第二注意力向量进行融合，得到所述融合向量。

6.一种回复内容的生成装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取第一文本内容；

生成模块，用于将所述第一文本内容输入第一编码器，输出得到第一语义向量，所述第一编码器用于将输入的所述第一文本内容转换为向量表示；

所述生成模块，还用于将所述第一语义向量输入第一解码器，输出得到预测概率最高的三元文本词汇，所述第一解码器用于根据编码器转换的向量生成预测的语义关系，所述三元文本词汇用于参与构建所述回复内容；

所述生成模块，还用于根据所述三元文本词汇确定语义三元组，所述语义三元组用于回复所述第一文本内容；

所述生成模块，还用于将所述第一文本内容输入第二编码器，输出得到第二语义向量，所述第二编码器用于将输入的所述第一文本内容转换成向量表示；

所述生成模块，还用于将所述语义三元组输入第三编码器，输出得到第三语义向量，所述第三编码器用于将所述语义三元组转换成向量表示；

所述生成模块，还用于将所述第二语义向量与所述第三语义向量输入第二解码器，输出得到用于对所述第一文本内容进行回复的第二文本内容，所述第二解码器用于融合所述第二编码器和所述第三编码器生成的语义向量。