[发明专利]一种基于向量检索的对话应答方法、装置和系统

权利要求书

1.一种基于向量检索的对话应答方法，其特征在于，方法包括：

汇总智能机器人应答的对话主题，计算所述对话主题的向量，基于所述对话主题的向量值构建树形结构的对话主题数据库，直至所述树形结构的叶子节点内的对话主题数量少于N，所述对话主题数据库中存储有对话主题以及所述对话主题对应的语料，N为自然数；

获取用户的输入内容，计算所述输入内容的向量，基于所述输入内容的向量，匹配最接近的对话主题；

根据匹配到的对话主题选取相应的语料与用户进行对话。

2.如权利要求1所述的对话应答方法，其特征在于，所述树形结构具体为二叉树树形结构。

3.如权利要求2所述的对话应答方法，其特征在于，基于所述对话主题的向量值构建树形结构的对话主题数据库具体为：

将汇总的智能机器人应答的对话主题作为根节点，将所述汇总的对话主题的向量输入分类模型进行分类，分类后的对话主题构成结点；

将结点所包含的对话主题的向量输入分类模型进行分类，获得下一层新结点；

重复上述步骤，直至获得的下一层新结点所包含的对话主题数量少于N。

4.如权利要求1所述的对话应答方法，其特征在于，基于所述输入内容的向量，匹配最接近的对话主题具体为：

根据所述输入内容的向量，检索到最接近的结点；

将所述输入内容以及所述最接近的结点所包含的对话主题输入主题匹配模型，匹配最接近的对话主题。

5.如权利要求4所述的对话应答方法，其特征在于，所述主题匹配模型包括编码层和匹配层，所述编码层用于将输入的句子转化为句向量，所述匹配层用于句向量之间的匹配计算。

6.如权利要求5所述的对话应答方法，其特征在于，所述编码层采用双向长短时期记忆网络模型。

7.如权利要求5所述的对话应答方法，其特征在于，所述匹配层采用余弦算法计算用户问句的句向量与标准问句的句向量之间的匹配度。

8.一种基于向量检索的对话应答装置，其特征在于，装置包括：

对话主题数据库构建模块，用于汇总智能机器人应答的对话主题，计算所述对话主题的向量，基于所述对话主题的向量值构建树形结构的对话主题数据库，直至所述树形结构的叶子节点内的对话主题数量少于N，所述对话主题数据库中存储有对话主题以及所述对话主题对应的语料，N为自然数；

对话主题匹配模块，用于获取用户的输入内容，计算所述输入内容的向量，基于所述输入内容的向量，匹配最接近的对话主题；

对话模块，用于根据匹配到的对话主题选取相应的语料与用户进行对话。

9.一种基于向量检索的对话应答系统，其特征在于，包括：

存储单元，用于存储计算机可执行程序；

处理单元，用于读取所述存储单元中的计算机可执行程序，以执行权利要求1至7中任一项所述的基于向量检索的对话应答方法。

10.一种计算机可读介质，用于存储计算机可读程序，其特征在于，所述计算机可读程序用于执行权利要求1至7中任一项所述的基于向量检索的对话应答方法。