[发明专利]一种智能电视自动智能应答机器人的实现方法在审
申请号: | 201710711254.8 | 申请日: | 2017-08-18 |
公开(公告)号: | CN107506426A | 公开(公告)日: | 2017-12-22 |
发明(设计)人: | 李强;王凤琴 | 申请(专利权)人: | 四川长虹电器股份有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06N3/04 |
代理公司: | 四川省成都市天策商标专利事务所51213 | 代理人: | 蒋金梅,吴瑞芳 |
地址: | 621000 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明公开了一种智能电视自动智能应答机器人的实现方法,涉及人工智能技术领域。该方法包括获取用户的输入,并对历史信息和预回复内容进行匹配度计算,生成相似度矩阵。对用户输入进行特征词向量和语句级的CNN的相似度计算,生成相似度矩阵。把两个矩阵分别作为CNN的通道,利用Max‑Pooling进行特征抽象,形成匹配向量。利用CNN将用户输入的内容和之前产生的回复所计算出的匹配信息进一步融合。利用融合的匹配信息计算最终的匹配得分。将用户输入的信息结合上文历史信息使用TF‑IDF进行筛选,选出Top 5关键词。进行最后的检索,使用Top 5关键词在系统中进行检索,然后用CNN对候选结果打分从而得到回复的内容。最后将回复的内容返回给用户。 | ||
搜索关键词: | 一种 智能 电视 自动 应答 机器人 实现 方法 | ||
【主权项】:
一种智能电视自动智能应答机器人的实现方法,其步骤依次为:步骤一:获取用户的输入,并对之前的历史信息和预回复的内容进行匹配度计算,生成相似度矩阵A;步骤二:对用户的输入进行特征词汇向量和语句级别的卷积神经网络的相似度计算,生成相似度矩阵B;步骤三:把相似度矩阵A、相似度矩阵B分别作为卷积神经网络的一个通道,利用卷积神经网络的最大池化进行特征抽象,形成一个匹配向量;步骤四:利用卷积神经网络将用户输入的内容和根据历史相似问题的回复所计算出的匹配信息进一步融合,得到融合的匹配信息;步骤五:利用步骤四融合的匹配信息计算最终的匹配得分;步骤六:将用户输入的内容结合上下文历史信息使用TF‑IDF进行筛选,选出五个关键词;步骤七:进行最后的检索,使用第六步产生的五个关键词在系统中进行检索,然后用卷积神经网络对候选结果打分从而得到回复的内容;步骤八:将步骤七得到的回复内容返回给用户。
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