[发明专利]语句补全方法、装置、介质及对话处理系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的语句补全方法，包括：

获取对话中当前语句及当前语句的至少一个先前语句；

提取所述至少一个先前语句中与当前语句相关联的隐含字；

将所述至少一个先前语句、当前语句和隐含字拼接，得到复合输入序列；

对所述复合输入序列进行处理，补全当前语句，得到补全对话；

其中，提取所述至少一个先前语句中与当前语句相关联的隐含字包括：

将所述至少一个先前语句及当前语句拼接得到待挑选语句序列，并生成与所述待挑选语句序列对应的待挑选语句矩阵，所述待挑选语句矩阵中的每一行向量为待挑选语句序列中相应字的字向量；

对所述待挑选语句矩阵进行处理，得到隐含字预测向量，所述隐含字预测向量与待挑选语句序列具有相同尺寸；

将隐含字预测向量中的每一个隐含字预测值与预设阈值相比较，并将大于预设阈值的隐含字预测值所对应的字确定为隐含字；

且其中，对所述复合输入序列进行处理以补全当前语句得到补全对话包括：对于预设输出序列中的每一个输出位，

计算复合输入序列中每一个输入字为预设输出序列该输出位上输出字的概率，获得在该输出位上该输入字所对应的注意力数值，基于所述注意力数值得到注意力分布向量；

计算预设字库序列中的每一个预设字为预设输出序列该输出位上的输出字的概率，获得在该输出位上该预设字所对应的生成概率数值，基于所述生成概率数值得到生成概率分布向量；

基于生成概率分布向量和注意力分布向量，得到总分布向量；

将总分布向量中最大总分布数值所对应的字确定为预设输出序列该输出位上的输出字，并将其输出。

2.如权利要求1所述的语句补全方法，其中，对所述待挑选语句矩阵进行处理得到隐含字预测向量包括：

对于待挑选语句矩阵中的每一行向量，计算其所对应的位置编码向量，并将所得到的位置编码向量与该行向量相加和，得到语句编码矩阵；

对所述语句编码矩阵进行处理，生成待检测矩阵；

对所述待检测矩阵进行处理，得到对应于该待检测矩阵的隐含字预测向量。

3.如权利要求1所述的语句补全方法，其中，对于预设输出序列中的每一个输出位得到所述注意力分布向量包括：

通过第一循环神经网络对所述复合输入序列进行处理，生成与所述复合输入序列相对应的加码器隐状态矩阵，所述加码器隐状态矩阵中每一行向量对应于复合输入序列中的一个字；

基于所得到的加码器隐状态矩阵，通过第二循环神经网络处理，得到用于该输出位的解码器隐状态向量；

基于所述解码器隐状态向量与加码器隐状态矩阵，计算得到用于该输出位的注意力分布向量。

4.如权利要求1所述的语句补全方法，其中，对所述复合输入序列进行处理以补全当前语句得到补全对话还包括：

对所述隐含字预测向量与复合输入序列共同进行处理，以得到补全对话。