[发明专利]语句的调整方法及装置

权利要求书

1.一种语句的调整方法，其特征在于，包括：

获取用户与目标联系人在第一时间段内的聊天记录，并将所述聊天记录中的语句转换为第一矩阵，通过第一子神经网络的卷积层对所述第一矩阵进行卷积运算，生成第一特征矩阵，并通过所述第一子神经网络的池化层对所述第一特征矩阵进行池化操作，生成第二特征矩阵；通过所述第一子神经网络的注意力层基于预设的注意力机制将所述第二特征矩阵转换为第三特征矩阵；

通过所述第一子神经网络中的连接层对所述第三特征矩阵进行计算，生成所述聊天记录中的各个语句的概率值；

将所述聊天记录中概率值最高的语句转换为代表矩阵，并通过第二子神经网络中的卷积层、池化层对所述代表矩阵进行计算，生成第四特征矩阵；

根据所述第二子神经网络中预设的分类器确定所述第四特征矩阵的类别，作为所述聊天记录对应的情感类别；其中，第一神经网络包括第一子神经网络以及第二子神经网络；

若所述聊天记录对应的情感类别属于预设的情感类别集合，则接收所述用户输入的语句，并解析所述用户输入的语句对应的情感类别；

若所述用户输入的语句对应的情感类别属于预设的情感类别集合，则将所述用户输入的语句转换为调整语句。

2.如权利要求1所述的语句的调整方法，其特征在于，还包括：

若所述聊天记录对应的情感类别不属于所述预设的情感类别集合，则根据第二时间段内目标联系人输入的语句，生成答复策略，并显示所述答复策略。

3.如权利要求1所述的语句的调整方法，其特征在于，所述解析所述用户输入的语句对应的情感类别，包括：将所述用户输入的语句转换为第二矩阵，将所述第二矩阵输入所述第一神经网络，得到所述用户输入的语句对应的情感类别；

所述将所述用户输入的语句转换为调整语句，包括：将所述第二矩阵输入预设的第二神经网络，得到所述用户输入的语句对应的调整语句。

4.如权利要求2所述的语句的调整方法，其特征在于，所述根据第二时间段内目标联系人输入的语句，生成答复策略，包括：

将所述第二时间段内目标联系人输入的多个语句分别转换为矩阵，生成矩阵集合；

将所述矩阵集合中的矩阵输入预设的第三神经网络，得到第二预设时间段内目标联系人输入的语句对应的答复策略。

5.如权利要求3所述的语句的调整方法，其特征在于，所述将所述第二矩阵输入预设的第二神经网络，得到所述用户输入的语句对应的调整语句，包括：

通过所述第二神经网络的编码器层对所述第二矩阵进行编码，生成编码矩阵；

通过所述第二神经网络的注意力层的局部注意力机制，将所述编码矩阵转换为第一注意力矩阵；

将所述第一注意力矩阵以及所述编码矩阵输入所述第二神经网络的解码器层，输出所述用户输入的语句对应的调整语句。

6.如权利要求4所述的语句的调整方法，其特征在于，所述将所述矩阵集合中的矩阵输入预设的第三神经网络，得到第二预设时间段内目标联系人输入的语句对应的答复策略，包括：

通过所述第三神经网络的编码器层将所述矩阵集合中的各个矩阵转换为特征向量；

通过所述第三神经网络的注意力层计算各个所述特征向量的得分，并基于各个特征向量的得分以及所述第三神经网络的各个隐藏层的状态，生成第二注意力矩阵；

所述第三神经网络的连接层基于所述第二注意力矩阵将所述特征向量转化为全连接矩阵；

将所述全连接矩阵输入所述第三神经网络的解码器层，得到所述目标联系人输入的语句的语义概率，并基于预设的语义与答复策略的对应关系，输出所述语义概率最高的语义对应的答复策略。