[发明专利]一种基于主题聚类的自适应对话生成系统有效
| 申请号： | 201810823424.6 | 申请日： | 2018-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN109308316B | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 蔡毅;任达;闵华清 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 刘巧霞 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于主题聚类的自适应对话生成系统，包括对话数据模块、向量化模块、聚类模块、Seq2Seq模块；对话数据模块，用于在训练之前构建对话数据集；向量化模块，用于在聚类之前将对话数据集向量化并作为聚类模型的输入，成为聚类的依据；聚类模块，用于将向量化后的对话数据集聚类为多个簇；Seq2Seq模块，用于构建Seq2Seq模型，对聚类模块得到的簇中的对话数据集生成对应的回复。本发明可以将对话数据按照主题进行聚类，针对不同类别的对话数据使用特定的Seq2Seq模型进行训练。在经典的Seq2Seq模型下，往往会产生无意义的回复。而通过本发明提出的模型可以让对话系统生成更符合主题、更有意义的回复。这样的回复能让用户更愿意去和对话系统进行交流，提升用户体验度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 主题 自适应 对话 生成 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于主题聚类的自适应对话生成系统，其特征在于，所述系统包括对话数据模块、向量化模块、聚类模块、Seq2Seq模块；所述对话数据模块，用于在训练之前构建对话数据集；所述向量化模块，用于在聚类之前将对话数据集向量化并作为聚类模型的输入，成为聚类的依据；所述聚类模块，用于将向量化后的对话数据集聚类为一个个簇；所述Seq2Seq模块，用于构建Seq2Seq模型，对聚类模块得到的簇中的对话数据集生成对应的回复；在所述Seq2Seq模块中，根据聚类模块将对话数据划分为多个簇，针对每个簇构建一个Seq2Seq模型来对输入的对话数据进行训练，并生成对话回复。
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