[发明专利]结合关键词和语义理解表征的检索式回复对话方法及系统有效
| 申请号： | 202111538357.1 | 申请日： | 2021-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN113934835B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 李太豪;张晓宁;阮玉平;郑书凯 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/335 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉;杨小凡 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了结合关键词和语义理解表征的检索式回复对话方法及系统，系统结合了两种层次粒度的向量表征，分别是词袋向量表征和语义理解表征，结合过程中不只考虑了对话中关键词的信息，还考虑了基于上下文的语义理解，极大地提升了检索式回复模型的性能。本发明中采取了中文预训练模型Bert网络模型获取句向量表征，不仅理解句意，并且排除了词向量加权引起的误差。该系统采取了Bert网络模型在自己的单轮对话上训练分类任务——对话是否匹配的任务，通过微调，学习到了Bert中线性层和激活函数的权重。该系统使用了精排模型LGMRanker，可以直接预测与query相关的回复相对顺序，返回一个排好序的列表回来。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 关键词 语义 理解 表征 检索 回复 对话 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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