[发明专利]封闭域的智能人机对话系统有效
| 申请号： | 201710973047.X | 申请日： | 2017-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN108415923B | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 鄂海红;宋美娜;胡莺夕;赵文骏;王昕睿;赵鑫禄;陈忠富;祝一帆 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35;G06F40/30;G06K9/62;G10L15/22;G10L15/26;G10L15/16;G10L15/02;G10L15/18 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 100876 北京市海淀区西*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种封闭域的智能人机对话系统，该系统包括：第一建模模块，第一建模模块用于基于双向长短时记忆网络和卷积神经网络构建多特征融合深度意图识别模型；第二建模模块，用于采用人机对话状态系统当前状态输入与上下文语句联合建模方式来构建基于MC‑BLSTM‑MSCNN的对话状态跟踪模型；第三建模模块，用于构建基于移位注意力机制的域外恢复机制的Bi‑LSTM匹配模型，以将识别到的用户意图、用户槽值输入移位网络进行注意力机制的权重分发，实现对话状态的编码和对话控制的匹配。本发明具有更高的意图识别精确度、对话状态跟踪的正确性和对话控制的稳定性，进而提升了人机系统的认知智能能力。 | ||
| 搜索关键词： | 封闭 智能 人机对话 系统 | ||
【主权项】：
1.一种封闭域的智能人机对话系统，其特征在于，包括：第一建模模块，用于基于双向长短时记忆网络BiLSTM和卷积神经网络CNN构建多特征融合深度意图识别模型，以提取并融合用户输入的短文本不同粒度、维度的特征；第二建模模块，用于采用人机对话状态系统当前状态输入与上下文语句联合建模方式来构建基于MC‑BLSTM‑MSCNN的对话状态跟踪模型，以提取槽值对特征；第三建模模块，用于构建基于移位注意力机制的域外恢复机制的Bi‑LSTM匹配模型，以将识别到的用户意图、用户槽值输入移位网络进行注意力机制的权重分发，实现对话状态的编码和对话控制的匹配。
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