[发明专利]一种对话关系处理方法、计算机及可读存储介质

权利要求书

1.一种对话关系处理方法，其特征在于，所述方法包括：

将样本对话文本及所述样本对话文本中的样本论元对输入初始关系预测模型，在所述初始关系预测模型中对所述样本对话文本及所述样本论元对进行特征提取，得到所述样本对话文本对应的样本文本语义信息；所述样本论元对包括第一样本论元及第二样本论元；

基于所述样本文本语义信息预测所述第一样本论元与所述第二样本论元之间的预测论元关系，根据所述第一样本论元与所述第二样本论元之间的实际论元关系与所述预测论元关系生成第一损失函数；

获取所述样本对话文本与所述样本论元对中的隐藏字符，预测所述隐藏字符对应的预测字符，根据所述隐藏字符与所述预测字符生成第二损失函数；

根据所述实际论元关系与所述样本文本语义信息生成触发词检测文本数据，预测所述触发词检测文本数据中的预测序列标注，根据所述触发词检测文本数据中的实际序列标注与所述预测序列标注生成第三损失函数；

根据所述第一损失函数、第二损失函数及第三损失函数对所述初始关系预测模型进行模型参数调整，生成对话关系预测模型；所述对话关系预测模型用于预测目标对话文本中的目标论元对之间的目标论元关系。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述初始关系预测模型中对所述样本对话文本及所述样本论元对进行特征提取，得到所述样本对话文本对应的样本文本语义信息，包括：

在所述初始关系预测模型中基于样本文本拼接符对所述样本对话文本与所述样本论元对进行拼接，生成样本拼接文本数据；

将所述样本拼接文本数据中的第一样本论元替换为第一样本论元符号，将所述样本拼接文本数据中的第二样本论元替换为第二样本论元符号，生成样本文本序列数据；

对所述样本文本序列数据进行特征提取，得到所述样本对话文本对应的样本文本语义信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述样本文本拼接符包括样本全局语义符；所述样本文本序列数据包括所述样本对话文本对应的样本对话序列数据，所述样本对话序列数据包括N个样本对话词组，N为正整数；

所述对所述样本文本序列数据进行特征提取，得到所述样本对话文本对应的样本文本语义信息，包括：

对所述样本文本序列数据中的所述样本全局语义符、所述N个样本对话词组、所述第一样本论元符号及所述第二样本论元符号分别进行隐层特征提取，得到所述样本全局语义符对应的样本全局隐状态、所述N个样本对话词组分别对应的样本词组隐状态、所述第一样本论元符号对应的第一初始样本论元隐状态以及所述第二样本论元符号对应的第二初始样本论元隐状态；

将所述样本全局隐状态、N个样本词组隐状态、所述第一初始样本论元隐状态及所述第二初始样本论元隐状态，确定为所述样本对话文本对应的样本文本语义信息。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述样本文本序列数据中的所述样本全局语义符、所述N个样本对话词组、所述第一样本论元符号及所述第二样本论元符号分别进行隐层特征提取，得到所述样本全局语义符对应的样本全局隐状态、所述N个样本对话词组分别对应的样本词组隐状态、所述第一样本论元符号对应的第一初始样本论元隐状态以及所述第二样本论元符号对应的第二初始样本论元隐状态，包括：

基于预训练语言网络，获取所述N个样本对话词组、所述第一样本论元符号及所述第二样本论元符号分别与所述样本全局语义符之间的样本全局关系，对所述样本全局关系进行特征融合，生成所述样本全局语义符对应的样本全局隐状态；

对所述N个样本对话词组、所述第一样本论元符号及所述第二样本论元符号分别进行隐层特征提取，得到所述N个样本对话词组分别对应的样本词组隐状态、所述第一样本论元符号对应的第一初始样本论元隐状态，以及所述第二样本论元符号对应的第二初始样本论元隐状态。