[发明专利]一种基于多轮对话知识转移的回复生成方法及装置

权利要求书

1.一种基于多轮对话知识转移的回复生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

A、会话编码：把会话历史文本和用户输入文本进行分词并转化为词向量，同时利用编码器对每一轮的对话以及用户输入分别进行编码，得到每一轮会话历史的语义编码以及用户输入的语义编码；

B、知识转移状态预测：基于会话历史和用户输入的语义编码，利用历史知识转移路径，预测当前的知识转移概率分布，进而得到当前知识标签；

C、知识检索：在知识库中，基于当前知识标签，检索与用户当前输入最相关的知识文本；

D、回复生成：根据检索到的知识文本、会话历史语义编码、用户输入语义编码，生成包含知识的回复。

2.如权利要求1所述的一种基于多轮对话知识转移的回复生成方法，其特征在于，所述步骤A中会话历史文本和用户输入文本的词向量，包括：随机初始化的词向量，或基于深度学习的语言模型训练得到的词向量。

3.如权利要求1所述的一种基于多轮对话知识转移的回复生成方法，其特征在于，所述步骤A中的编码器，包括：基于循环神经网络的编码器。

4.如权利要求1所述的一种基于多轮对话知识转移的回复生成方法，其特征在于，所述步骤B中预测知识转移概率分布的方法，包括：LSTM结合条件随机场的方法。

5.如权利要求1所述的一种基于多轮对话知识转移的回复生成方法，其特征在于，所述步骤C中的知识检索方法，包括：基于文本相似度的检索方法。

6.如权力要求1所述的一种基于多轮对话知识转移的回复生成方法，其特征在于，所述步骤D中的回复生成方法，包括：会话历史、知识和用户输入的交互对齐；基于循环神经网络的解码器；解码器的注意力机制。

7.一种基于多轮对话知识转移的回复生成装置，其特征在于，包括：会话编码模块，用于根据会话历史文本和用户输入文本进行编码，得到每一轮历史对话的语义编码以及用户输入的语义编码；

知识转移状态预测模块，用于根据会话历史语义编码、用户输入语义编码、历史知识转移路径，预测当前的知识转移概率分布，进而得到当前知识标签；

知识检索模块，用于在知识库中，基于当前知识标签检索与用户当前输入最相关的知识文本；

回复生成模块，用于根据检索到的相关知识、会话历史语义编码、用户输入语义编码，生成包含知识的回复。