[发明专利]一种基于多模态词向量的生成式对话系统编码方法及编码器有效
| 申请号： | 201910648554.5 | 申请日： | 2019-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN110569499B | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 林政;付鹏;刘欢;王伟平 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F40/205 | 分类号： | G06F40/205;G06F40/126;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态词向量的生成式对话系统编码方法及编码器。本方法为：1)根据当前语料与单词的上下文语境训练多模态词向量，其中每个单词生成多个词向量；2)使用双向LSTM神经网络与词向量对问句进行编码，然后将每个单词对应的前向神经网络的隐层状态与后向神经网络的隐层状态进行拼接作为该单词的上下文表示；3)将该单词的上下文表示与该单词的每一词向量分别计算相关度得分，取得分最高的词向量作为该单词的词向量；4)使用LSTM与该问句的各单词词向量对该问句进行编码，得到该问句的分布表示；5)对该问句的分布进行随机采样得到该问句的编码。本发明提高了句子编码的精准性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态词 向量 生成 对话 系统 编码 方法 编码器 | ||
【主权项】：
1.一种基于多模态词向量的生成式对话系统编码方法，其步骤包括：/n1)根据当前语料与单词的上下文语境训练多模态词向量，其中每个单词生成多个词向量，每个词向量分别对应单词不同方面的意思；/n2)使用双向LSTM神经网络与步骤1)得到的词向量对问句进行编码，然后将每个单词对应的前向神经网络的隐层状态与后向神经网络的隐层状态进行拼接作为该单词的上下文表示；/n3)将该单词的上下文表示与该单词的每一词向量分别计算相关度得分，取得分最高的词向量作为该单词的词向量；/n4)使用LSTM与该问句的各单词词向量对该问句进行编码，得到该问句的分布表示；/n5)对步骤4)得到的该问句的分布进行随机采样得到该问句的编码。/n
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