[发明专利]用于保持修辞流的技术

权利要求书

1.一种用于利用一个或多个对话话语树来管理对话的计算机实施的方法，所述方法包括：

接收来自用户设备的请求，所述请求包括两个实体之间的对话的言语；

至少部分地基于合并由所述两个实体中的任一个先前提供的多个言语来生成对话实例，所述多个言语包括所述请求的言语；

从候选响应语料库中为所述请求的言语识别一组候选响应；

针对所述一组候选响应中的候选响应，为所述对话实例和所述候选响应生成对话话语树，所述对话话语树包括与表示所述多个言语和所述候选响应的文本片段的基本话语单元相对应的节点，所述对话话语树中的所述节点中的至少一个非终止节点表示两个基本话语单元之间的修辞关系，并且所述对话话语树的所述节点中的每个终止节点与基本话语单元相关联，所述对话话语树包括表示所述对话实例的两个言语之间的对话特定修辞关系的至少一个节点；

利用第一机器学习模型对所述候选响应的对话话语树进行分类，所述第一机器学习模型先前使用监督式学习技术和训练数据集进行了训练，所述训练数据集包括先前标记为有效或无效的多个对话话语树；以及

至少部分地基于对所述候选响应的对话话语树进行分类，提供所述候选响应来响应所述请求。

2.如权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，从候选响应语料库中识别所述一组候选响应进一步包括：

针对所述请求的言语，确定包括问题根节点的第一交流话语树；

其中，第二交流话语树包括回答根节点；

响应于识别出所述问题根节点和所述回答根节点是相同的，合并所述第一交流话语树和所述第二交流话语树，以形成合并的交流话语树；

通过将所述合并的交流话语树提供给第二机器学习模型，计算所述第一交流话语树与所述第二交流话语树之间的互补性水平，所述第二机器学习模型先前被训练以确定两个交流话语树的子树的互补性水平；以及

响应于确定所述互补性水平高于阈值，将所述请求的言语和所述候选响应识别为互补的。

3.如权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，对所述对话话语树进行分类包括将所述候选响应的对话话语树分类为有效的或无效的，其中，有效的分类指示保持了与所述对话话语树相对应的言语之间的适当修辞流，并且其中，无效的分类指示破坏了与所述对话话语树相对应的言语之间的适当修辞流。

4.如权利要求1所述的计算机实施的方法，进一步包括：

至少部分地基于从文档语料库生成多个对话实例，为所述第一机器学习模型生成所述训练数据集，其中，从文档生成对话实例进一步包括：

将所述文档的输入文本拆分为一组文本片段；

为所述一组文本片段中的文本片段建立交流话语树；

识别所述文本片段的交流话语树的一组附属基本话语单元；

从附属基本话语单元选择实体或属性；

根据从所述附属基本话语单元选择的所述实体或所述属性生成查询；

对知识库执行所述查询；

至少部分地基于通过执行所述查询而获得的一个或多个搜索结果，生成与所述附属基本话语单元相对应的问题；

至少部分地基于插入所述问题作为新节点来更新所述交流话语树，所述新节点至少部分地基于所述附属基本话语单元而被插入；以及

使用更新的交流话语树生成所述对话实例。

5.如权利要求4所述的计算机实施的方法，进一步包括：

至少部分地基于所述对话实例生成第二对话话语树，所述第二对话话语树包括与表示所述对话实例的第二文本片段的第二基本话语单元相对应的第二节点，所述第二对话话语树中的所述节点中的每个非终止节点表示两个基本话语单元之间的相应修辞关系，并且所述第二对话话语树的所述节点中的每个终止节点与基本话语单元相关联，所述第二对话话语树包括所述第二对话话语树的两个言语之间的至少一个对话特定修辞关系；

将所述第二对话话语树与指示所述第二对话话语树有效的标签相关联；以及

将所述第二对话话语树和所述标签存储为用于训练所述第一机器学习模型的所述训练数据集的一部分。