[发明专利]一种基于LSTM与槽填充的对话管理模型使用方法

说明书

本发明公开了一种基于LSTM与槽填充的对话管理模型使用方法，包含以下步骤：A、搭建LSTM模型；B、准备足够多的对话数据，并将其放入搭建好的LSTM模型中进行训练；C、在原有模型的基础上引入槽填充，实现对获取到的用户信息保存以及修改；D、结合槽填充将当前状态作为输入，使多轮对话逻辑性更强稳定性更高；E、将完成的对话管理模型应用到特定的任务场景中，本发明基于LSTM与槽填充的对话管理模型使用方法能够准确把握对话的进程，在提供服务的时候优化和用户交互的轮次数，从而提高用户的满意度，带来更大的收益。

技术领域

本发明涉及一种管理系统，具体是一种基于LSTM与槽填充的对话管理模型使用方法。

背景技术

语言交流是人类最重要的能力之一，通过人与人之间的语言交流可以进行彼此间的信息交互，随着计算机技术的飞速发展，这种语言交流的技能也拓展到了人与计算机之间，人类可以通过自然语言与机器进行交流，来满足人类的信息或服务方面的需求，人机语言交互已成为当前研究的热点，人机交互往往是多轮次的，因此如何通过多轮对话获取人类想要的信息和服务成为重中之重，多轮对话管理是人机语言交互最为重要的组成部分之一。

自计算机出现以来，人与计算机之间交互的方式越来越简单，对使用者的专业要求也越来越低，当前人机交互的主要途径还是鼠标，键盘，电子触屏等，然而自然语言是人类最基础的交互能力，利用自然语言与计算机进行信息交互能极大的降低计算机使用者的要求，同时便捷人类的生活。在餐厅订餐时，顾客可以通过电话来进行座位预定以及点菜等需求，如果能够通过一个餐厅预订系统来满足用户的要求，能极大的降低人力资源的消耗，同时更好地完成餐厅预订的任务。餐厅预订系统的研究的过程也就是建立并优化对话管理模型的过程。

任务型人机对话系统主要包括自然语言理解(NLU,Natural LanguageUnderstanding )、对话管理(DM, Dialogue Management)、自然语言生成(NLG ,NaturalLanguage Generation)三个部分。其中，对话管理起到了核心的作用。作为人机对话系统中特有的部分，对话管理的任务是监测对话进行的状况，并基于此为系统制定合适的对话策略，保证对话朝着预设的服务目标高效进行。优秀的对话管理功能可以准确把握对话的进程，在提供服务的时候优化和用户交互的轮次数，从而提高用户的满意度，带来更大的收益。因此，为实现高质量人机对话系统，对话管理的研究是非常必要和有价值的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于LSTM与槽填充的对话管理模型使用方法，以解决所述背景技术中提出的问题。

为实现所述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于LSTM与槽填充的对话管理模型使用方法，包含以下步骤：

A、搭建LSTM模型；

B、准备足够多的对话数据，并将其放入搭建好的LSTM模型中进行训练；

C、在原有模型的基础上引入槽填充，实现对获取到的用户信息保存以及修改；

D、结合槽填充将当前状态作为输入，使多轮对话逻辑性更强稳定性更高；

E、将完成的对话管理模型应用到特定的任务场景中。

作为本发明再进一步的方案：所述步骤A具体是在RNN结构以外添加了各层的阀门节点。

作为本发明再进一步的方案：所述阀门有3类，分别是遗忘阀门、输入阀门和输出阀门。

作为本发明再进一步的方案：所述阀门的状态为打开或关闭，用于将判断模型网络的记忆态在该层输出的结果是否达到阈值从而加入到当前该层的计算中。