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一种基于语义约束的情感支持对话双向生方法
申请人信息
- 申请人:合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
- 申请人地址:230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号, 中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208
- 发明人: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于语义约束的情感支持对话双向生方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311569231.X |
| 申请日 | 2023/11/23 |
| 公告号 | CN117556832A |
| 公开日 | 2024/2/13 |
| IPC主分类号 | G06F40/35 |
| 权利人 | 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) |
| 发明人 | 徐阳阳; 赵卓尔; 董腾腾; 孙晓; 汪萌 |
| 地址 | 安徽省合肥市高新区望江西路5089号, 中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208 |
摘要文本
本发明公开了一种基于语义约束的情感支持对话双向生方法，包括如下步骤：将用户情感问题原因及历史对话输送到已训练完成后的语义情感支持模型中，输出情感支持回复；所述语义情感支持模型包括内容编码器模块、关键词预测模块和回复生成器模块；该对话双向生方法中语义情感支持模型根据用户情感问题原因和历史对话，提取符合对话主题的关键词；根据关键词对回复施加语义约束，生成主题相关的回复，减少安全回复的生成，增强用户体验感。
专利主权项内容
1.一种基于语义约束的情感支持对话双向生方法，其特征在于，包括如下步骤：将用户情感问题原因及历史对话输送到已训练完成后的语义情感支持模型中，输出情感支持回复；所述语义情感支持模型包括内容编码器模块、关键词预测模块和回复生成器模块；所述语义情感支持模型的训练过程如下：S1：获取训练集，所述训练集包括用户情感问题原因、用户最后一句话和历史对话；S2：将训练集输入到内容编码器模块进行编码处理，输出支持策略的概率分布和混合信息向量/>；S3：将历史对话输送到关键词预测模块中，以输出关键词；S4：选择支持策略的概率分布中的概率最大的策略作为回复生成器模块的输入策略，将输入策略与预设策略集合比较，当输入策略与预设策略集合中的某一策略对应时，则以混合信息向量/>和关键词作为回复生成器模块的输入，以输出情感支持回复，当输入策略与预设策略集合中的任一策略均不对应时，则以混合信息向量/>作为回复生成器模块的输入，以输出情感支持回复。 来自马-克-数-据-官网