[发明专利]利用领域知识微移神经会话式模型在审

专利信息
申请号: 201980075264.4 申请日: 2019-11-07
公开(公告)号: CN113302628A 公开(公告)日: 2021-08-24
发明(设计)人: S·李 申请(专利权)人: 微软技术许可有限责任公司
主分类号: G06N3/04 分类号: G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04
代理公司: 北京市金杜律师事务所 11256 代理人: 黄倩
地址: 美国华*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 利用 领域 知识 神经 会话 模型
【权利要求书】:

1.一种系统,包括:

一个或多个处理器,以及

与所述一个或多个处理器通信的存储器,所述存储器包括计算机可执行指令,所述计算机可执行指令当由所述一个或多个处理器执行时,使所述一个或多个处理器:

接收话语嵌入作为系统输入;

接收特定于至少一个知识领域的一个或多个自然语言规则;

生成相关性向量,所述相关性向量表示一个或多个候选动作模板与所述系统输入和所述一个或多个规则的相关性;

在所述相关性向量的加权平均被应用到所述一个或多个候选动作模板时生成偏置向量;以及

基于所述偏置向量来选择候选动作模板。

2.根据权利要求1所述的系统,其中所述一个或多个自然语言规则包括前置条件和后置条件。

3.根据权利要求2所述的系统,其中所述计算机可执行指令当由所述一个或多个处理器执行时,使所述一个或多个处理器基于所选择的所述候选动作模板来生成系统动作。

4.根据权利要求3所述的系统,其中所述计算机可执行指令当由所述一个或多个处理器执行时,使所述一个或多个处理器:

接收所生成的所述系统动作作为第二系统输入;

生成第二相关性向量,所述第二相关性向量表示所述一个或多个候选动作模板与所述第二系统输入和所述一个或多个规则的相关性;

在所述第二相关性向量的加权平均被应用到所述一个或多个候选动作模板时生成第二偏置向量;并且

基于所述第二偏置向量来选择第二候选动作模板。

5.根据权利要求4所述的系统,其中所述前置条件是先前系统动作,并且所述后置条件是系统动作。

6.根据权利要求1所述的系统,其中所述前置条件是用户输入,并且所述后置条件是系统动作。

7.根据权利要求1所述的系统,其中所述计算机可执行指令当由所述一个或多个处理器执行时,使所述一个或多个处理器:使基于所选择的所述候选动作模板的文本输出在计算设备的显示器处被显示。

8.一种计算机实现的方法,包括:

接收特定于至少一个知识领域的一个或多个自然语言规则;

接收一组候选动作模板,所述一组候选动作模板中的每个候选动作模板对应于至少一个系统动作;

接收指示话语或者先前系统动作的至少一个输入;

生成表示所述一组候选动作模板中的每个候选动作模板与所述至少一个输入和所述一个或多个规则的相关性的相关性向量;以及

在所述相关性向量的加权平均被应用到所述一组候选动作模板中的每个候选动作模板时生成偏置向量。

9.根据权利要求8所述的计算机实现的方法,其中所述一个或多个自然语言规则包括前置条件和后置条件。

10.根据权利要求9所述的计算机实现的方法,还包括:

生成表示所述前置条件与所述输入的相关性的相关性向量。

11.根据权利要求10所述的计算机实现的方法,还包括:

生成相关性矩阵,所述相关性矩阵表示所述后置条件与所述一组候选动作模板中的每个候选动作模板的相关性。

12.根据权利要求11所述的计算机实现的方法,其中表示所述一组候选动作模板中的每个候选动作模板与所述至少一个输入和所述一个或多个规则的相关性的所述相关性向量基于表示所述前置条件与所述输入的所述相关性的所述相关性向量和所述相关性矩阵。

13.根据权利要求8所述的计算机实现的方法,还包括:

利用所述偏置向量来偏置会话式对话模型;以及

基于所述偏置向量来选择候选动作模板。

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