[发明专利]一种用于对话机器人的输入提示方法及装置

权利要求书

1.一种用于对话机器人的输入提示方法，包括：

接收对话信息；

获取所述对话信息之前接收到的指定数量个对话上文信息；

利用会话生成模型对所述对话上文信息进行语义编码，获得上文句向量；

利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得所述对话信息的输入提示信息。

2.如权利要求1所述的方法，所述利用会话生成模型对所述对话上文信息进行语义编码，获得上文句向量，包括：

利用所述会话生成模型中的句子编码模型分别对所述对话上文信息进行语义编码，获得各个对话上文信息对应的句子编码向量；

利用所述会话生成模型中的会话编码模型对各个所述句子编码向量进行对话编码，获得所述上文句向量。

3.如权利要求1所述的方法，所述利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得所述对话信息的输入提示信息，包括：

利用所述上文句向量初始化所述会话生成模型中的解码模型，将所述对话信息输入初始化后的所述解码模型，获得所述输入提示信息。

4.如权利要求1所述的方法，所述利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得所述对话信息的输入提示信息包括：

利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得解码信息；

利用集束搜索对所述解码信息进行搜索，获得所述输入提示信息。

5.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

利用排序模型对所述输入提示信息进行排序，将排序在前预设名次内的输入提示信息作为目标输入提示信息输出，其中，所述输入排序模型基于用户对历史输入提示信息的点击数据训练获得。

6.如权利要求5所述的方法，采用下述方法训练构建所述排序模型：

构建排序模型；

获取所述会话生成模型生成的历史输入提示信息以及用户对所述历史输入提示信息的点击数据；

获取所述会话生成模型确定出的各个所述历史输入提示信息的分值、所述历史输入提示信息的长度、所述历史输入提示信息与对应的上文信息之间的编辑距离、所述历史输入提示信息在背景语料中出现的频次，作为所述排序模型的模型输入特征；

将被用户点击的输入提示信息作为正样本数据，未被用户点击的输入提示信息作为负样本数据，对所述排序模型进行训练。

7.一种用于对话机器人的输入提示装置，包括：

会话接收模块，用于接收对话信息；

上文信息获取模块，用于获取所述对话信息之前接收到的指定数量个对话上文信息；

语义编码模块，用于利用会话生成模型对所述对话上文信息进行语义编码，获得上文句向量；

提示信息生成模块，用于利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得所述对话信息的输入提示信息。

8.如权利要求7所述的装置，所述语义编码模块具体用于：

利用所述会话生成模型中的句子编码模型分别对所述对话上文信息进行语义编码，获得各个对话上文信息对应的句子编码向量；

利用所述会话生成模型中的会话编码模型对各个所述句子编码向量进行对话编码，获得所述上文句向量。

9.如权利要求7所述的装置，所述提示信息生成模块具体用于：

利用所述上文句向量初始化所述会话生成模型中的解码模型，将所述对话信息输入初始化后的所述解码模型，获得所述输入提示信息。

10.如权利要求7所述的装置，所述提示信息生成模块具体用于：

利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得解码信息；

利用集束搜索对所述解码信息进行搜索，获得所述输入提示信息。