[发明专利]一种基于深度学习的多轮自动聊天对话方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及智能聊天机器人领域，尤其是涉及一种基于深度学习的多轮自动聊天对话方法及系统。

背景技术

近年来，随着人工智能的迅速发展，聊天机器人也受到了学术界和工业界的广泛关注。

聊天机器人是一种通过自然语言模拟人类进行对话的程序。

目前聊天机器人主要分为在线客服，娱乐，教育，个人助理和智能问答这五个种类。无论哪种机器人都能与用户进行一定程度地交互。然而，在当前聊天机器人应用场景中，用户仍然占据主导地位。用户在连续对话中，其上下文的聊天话题存在着承接性和补充性，话题间的跳转也具有随意性的特点。目前的聊天机器人大部分侧重在和用户进行单轮交互，使得机器人并不能很好地获取用户的真实意图，因为用户聊天的重要信息可能在用户之前的对话中。这种基于单轮的聊天机制，忽略了当前用户前几轮的聊天主题和场景分析，因此其返回的答案会存在一定的偏差，甚至返回错误的答案。

因此，能够与用户进行连续多轮对话的聊天机器人比当前大部分基于单轮对话的聊天机器人能够更加满足用户需求，其返回的结果也更加符合用户的预期。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术不足，提出一种基于深度学习的多轮自动聊天对话方法及系统，解决现有技术中的上述技术问题。

为达到上述技术目的，本发明的技术方案提供一种基于深度学习的多轮自动聊天对话方法，包括：

S1、获取当前用户输入的文本信息并对输入的文本信息进行文字处理后得到用户当前输入处理结果；

S2、基于所述用户当前输入处理结果，使用深度学习模型来挖掘用户当前输入意图；

S3、判断用户对话是否是首轮对话，如果不是首轮对话则根据所述用户当前输入意图、上一轮对话的聊天主题及所述用户当前输入处理结果使用深度学习模型来判断所述用户当前输入意图是否和所述上一轮对话的聊天主题一致；

S4、从每一轮用户输入信息中提取特定信息作为当轮对话的实体信息，实体信息存储单元存储实体信息，根据S3的判断结果更新所述实体信息存储单元中存储的实体信息，然后根据所述用户当前输入意图和所述实体信息存储单元中存储的实体信息从预设的答复数据库获取答复内容，并将答复内容发送给用户。

本发明还提供一种基于深度学习的多轮自动聊天对话系统，包括：

文本信息处理模块：获取当前用户输入的文本信息并对输入的文本信息进行文字处理后得到用户当前输入处理结果；

当前输入意图挖掘模块：基于所述用户当前输入处理结果，使用深度学习模型来挖掘用户当前输入意图；

主题判断模块：判断用户对话是否是首轮对话，如果不是首轮对话则根据所述用户当前输入意图、上一轮对话的聊天主题及所述用户当前输入处理结果使用深度学习模型来判断所述用户当前输入意图是否和所述上一轮对话的聊天主题一致；

答复模块：从每一轮用户输入信息中提取特定信息作为当轮对话的实体信息，实体信息存储单元存储实体信息，根据S3的判断结果更新所述实体信息存储单元中存储的实体信息，然后根据所述用户当前输入意图和所述实体信息存储单元中存储的实体信息从预设的答复数据库获取答复内容，并将答复内容发送给用户。

与现有技术相比，本发明的有益效果包括：根据用户当前输入意图、上一轮对话的聊天主题及用户当前输入处理结果使用深度学习模型来判断用户本轮聊天的输入意图是否和上一轮对话的聊天主题一致，根据上下文聊天主题是否一致来更新实体信息存储单元中存储的实体信息，然后根据用户当前输入意图和实体信息存储单元中存储的实体信息从预设的答复数据库获取答复内容，并将答复内容发送给用户，可以实现聊天机器人在与用户进行连续多轮对话时，能够同时考虑本轮对话和上一轮对话的内容、上下文场景信息，通过深度学习模型判断用户本轮聊天的输入意图是否和上一轮对话的聊天主题一致，能够更为准确的判断用户本轮聊天的输入意图，从而答复更为准确的内容给用户，提升回答质量，改善用户使用体验。

附图说明

图1是本发明提供的一种基于深度学习的多轮自动聊天对话方法流程图；

图2是本发明提供的一种基于深度学习的多轮自动聊天对话系统结构框图；

图3是图2中主题判断模块的结构框图。

附图中：1、基于深度学习的多轮自动聊天对话系统，11、文本信息处理模块，12、当前输入意图挖掘模块，13、主题判断模块，14、答复模块，131、上一轮聊天主题向量获取单元，132、用户当前输入意图向量获取单元，133、词向量矩阵及词性向量矩阵获取单元，134、判断单元。