[发明专利]基于句法增强的信息自动回复方法、装置、系统及介质

权利要求书

1.一种基于句法增强的信息自动回复方法，其特征在于，包括：

接收用户输入的待回复文本，并提取所述待回复文本中的关键要素；

根据所述关键要素在预设数据库中获取对应的回复元素，并按预设表述规则进行插槽填充后得到初始回复文本；

对所述初始回复文本进行句法解析处理，得到所述初始回复文本中各个词节点的句法依存信息，所述句法依存信息包括词性和句法依存关系；

通过图注意力网络对所述各个词节点的句法依存信息进行编码，得到所述句法依存信息的图注意力特征；

将所述初始回复文本输入至经所述图注意力特征进行句法增强处理的预设转换模型中，转换输出与所述初始回复文本含义相同的转述文本。

2.根据权利要求1所述的基于句法增强的信息自动回复方法，其特征在于，所述接收用户输入的待回复文本，并提取所述待回复文本中的关键要素，包括：

接收用户输入的待回复文本，对所述待回复文本进行向量编码后得到序列向量；

对所述序列向量进行标签预测，得到序列向量中每个词的标签；

将符合预设领域的标签对应的词确认为关键要素。

3.根据权利要求1所述的基于句法增强的信息自动回复方法，其特征在于，所述根据所述关键要素在预设数据库中获取对应的回复元素，并按预设表述规则进行插槽填充后得到初始回复文本，包括：

在预设数据库中查询获取与所述关键要素相关联的回复元素；

根据所述回复元素的标签按预设表述规则进行插槽填充处理，拼接得到包含所述回复元素的初始回复文本。

4.根据权利要求1所述的基于句法增强的信息自动回复方法，其特征在于，所述对所述初始回复文本进行句法解析处理，得到所述初始回复文本中各个词节点的句法依存信息，包括：

通过预设NLP库对所述初始回复文本进行句法解析，得到每个词节点的词性信息以及各个词节点之间的句法依存关系；

根据所述各个词节点之间的句法依存关系构建相应的邻接矩阵。

5.根据权利要求4所述的基于句法增强的信息自动回复方法，其特征在于，所述通过图注意力网络对所述各个词节点的句法依存信息进行编码，得到所述句法依存信息的图注意力特征，包括：

根据所述邻接矩阵构造对应的节点关系图，并对所述节点关系图进行词汇嵌入和词性嵌入后，得到节点向量图；

通过图注意力网络对所述节点向量图进行依存关系特征提取后，得到所述句法依存信息的图注意力特征。

6.根据权利要求5所述的基于句法增强的信息自动回复方法，其特征在于，所述通过图注意力网络对所述节点向量图进行依存关系特征提取后，得到所述句法依存信息的图注意力特征，具体包括：

通过公式对所述节点向量图进行依存关系特征提取，得到第i层的图注意力特征，其中，图注意力网络第0层的图注意力特征表示为H⁰＝E_word+E_tag，E_word为词汇嵌入，E_tag为词性嵌入，为词节点i第l+1层的输出特征，表示词节点i第l层的输入特征，||表示向量的拼接操作，σ表示激活函数；A_ij≠0表示词节点i和词节点j有句法依存关系，表示第k个注意力机制下词节点i，j之间的注意力权重，表示第k个注意力机制下的线性变换矩阵，为F×F的矩阵空间，F为空间的维度，K为图注意力网络中注意力机制的数目，图注意力网络最后一层的输出特征为H^G。