[发明专利]多轮问句的处理方法和装置、存储介质及电子设备有效
| 申请号: | 202010774608.5 | 申请日: | 2020-08-04 |
| 公开(公告)号: | CN111897929B | 公开(公告)日: | 2021-05-14 |
| 发明(设计)人: | 张宇楠;雷植程;童丽霞 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/33 | 分类号: | G06F16/33;G06F16/332;G06F40/30;G06F40/126;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 江舟 |
| 地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 问句 处理 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种多轮问句的处理方法,其特征在于,包括:
获取待识别的第一组问句,其中,所述第一组问句包括按照产生顺序排列的多轮问句,所述多轮问句包括第一意图锁定问句和所述第一意图锁定问句的后续问句;
对所述第一组问句中的每个问句进行意图识别,得到对应的第一组意图标签,其中,所述第一组意图标签中的每个意图标签用于表示所述第一组问句中对应的问句的对话意图;
将所述第一组问句以及所述第一组意图标签输入目标模型,得到所述目标模型输出的所述第一组问句中问句之间的语义层次关系,其中,所述目标模型是使用一组样本对对待训练的模型进行训练得到的模型,所述一组样本对中的每个样本对包括一组样本问句以及对应的一组样本意图标签;
所述将所述第一组问句以及所述第一组意图标签输入目标模型,得到所述目标模型输出的所述第一组问句中问句之间的语义层次关系,包括:
将所述第一意图锁定问句和第一意图标签输入所述目标模型中的目标编码器,得到所述目标编码器输出的第一输出序列,其中,所述第一意图标签为所述第一组意图标签中与所述第一意图锁定问句对应的意图标签,所述第一输出序列为将所述第一意图锁定问句中的字词信息和所述第一意图标签进行嵌入融合后的序列;
将所述后续问句和所述第一输出序列输入到所述目标模型中的目标解码器,得到第一解码结果;
根据所述第一解码结果和所述第一组意图标签,确定所述第一组问句中问句之间的语义层次关系。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一意图锁定问句和第一意图标签输入所述目标模型中的目标编码器,得到所述目标编码器输出的第一输出序列,包括:
对所述第一意图锁定问句中包括的字信息进行字嵌入,得到第一目标字序列;
对所述第一意图锁定问句中包括的词信息进行词嵌入,得到第一目标词序列;
将所述第一目标字序列与所述第一目标词序列进行融合,得到第一目标句序列;
将所述第一意图标签进行嵌入,得到第一目标标签序列;
将所述第一目标标签序列与所述第一目标句序列进行融合,得到所述第一输出序列。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述后续问句和所述第一输出序列输入到所述目标模型中的目标解码器,得到第一解码结果,包括:
对所述后续问句中包括的字信息进行字嵌入,得到第二目标字序列;
对所述后续问句中包括的词信息进行词嵌入,得到第二目标词序列;
将所述第二目标字序列与所述第二目标词序列进行融合,得到第二目标句序列;
将所述第二目标句序列以及所述第一输出序列输入到所述目标模型中的目标解码器,得到所述第一解码结果,其中,所述第一解码结果用于表示生成的目标后续问句,所述目标后续问句与所述第一意图锁定问句对应。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一解码结果和所述第一组意图标签,确定所述第一组问句中问句之间的语义层次关系,包括:
基于所述第一解码结果和所述第一组意图标签生成第一组输入样本对,其中,所述第一组输入样本对包括由所述第一组意图锁定问句与所述第一组意图标签所组成的第一组样本和由所述第一解码结果表示的与所述第一组意图锁定问句对应的后续问句组成的第二组样本;
将所述第一组输入样本对输入所述目标模型,得到一组目标参数,其中,所述目标参数用于表示所述第一解码结果为所述第一组问句中每个问句的后续问句的概率;
将所述第一解码结果确定为与所述一组目标参数中数值最大的目标参数对应的意图锁定问句的后续问句,以确定所述第一组问句中问句之间的语义层次关系。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待识别的第一组问句,包括:
从所述多轮问句中的每个问句中识别第一字段,其中,所述第一字段用于表示所述第一字段对应的问句是否为意图锁定问句,在所述问句不为意图锁定问句的情况下,将所述问句确定为所述意图锁定问句的后续问句;
将所述意图锁定问句及所述意图锁定问句的后续问句确定为所述第一组问句。
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