[发明专利]表情回复方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种表情回复方法，其特征在于，所述表情回复方法包括：

当接收到回复请求时，根据所述回复请求获取待回复信息；

根据所述待回复信息生成信息向量；

将所述信息向量输入至预先训练好的分类模型中，得到分类结果及所述分类结果的结果概率，所述分类结果包括目标结果，所述目标结果用于指示需要回复表情；

若所述分类结果为所述目标结果，检测所述待回复信息中是否包含用户表情信息，得到检测结果；

根据所述结果概率及所述检测结果生成回复分数；

若所述回复分数大于预设阈值，提取所述待回复信息的特征信息；

对所述特征信息进行情感识别，得到情感结果，并对所述特征信息进行意图识别，得到意图结果；

根据所述情感结果及所述意图结果从预设表情库中选取匹配的表情作为所述待回复信息的回复表情。

2.如权利要求1所述的表情回复方法，其特征在于，所述根据所述待回复信息生成信息向量包括：

提取所述待回复信息中的目标图像，并获取所述目标图像中的所有像素；

根据所述所有像素生成所述目标图像的图像向量；

将所述待回复信息中除所述目标图像外的信息确定为待处理信息；

过滤所述待处理信息中的停用词，得到已处理信息；

对所述已处理信息进行分词处理，得到信息分词，并获取所述信息分词的分词向量；

确定所述目标图像在所述待回复信息中的图像位置，并确定所述信息分词在所述待回复信息中的分词位置；

根据所述图像位置及所述分词位置拼接所述图像向量及所述分词向量，得到所述信息向量。

3.如权利要求2所述的表情回复方法，其特征在于，所述检测所述待回复信息中是否包含用户表情信息，得到检测结果包括：

获取所述目标图像的输入地址；

将与所述输入地址对应的终端确定为所述目标图像的输入终端，并获取所述输入终端的终端编号；

将所述终端编号与预设终端库中所有机器编号进行比较；

若所述终端编号与所述所有机器编号均不相同，将所述检测结果确定为所述待回复信息中包含所述用户表情信息。

4.如权利要求2所述的表情回复方法，其特征在于，所述提取所述待回复信息的特征信息包括：

根据所述分词向量生成每个信息分词的上下文特征向量集；

计算所述上下文特征向量集中每个分词向量与第一预设矩阵的乘积，得到所述信息分词的多个运算向量，并计算所述多个运算向量的平均值，得到所述信息分词的中间向量；

将所述中间向量点乘第二预设矩阵，得到目标矩阵，所述目标矩阵中每列向量表征所述待回复信息的每个特征；

计算所述目标矩阵中每列向量与所述分词向量的相似度；

将所述相似度最大的分词向量对应的信息分词及所述目标图像确定为所述特征信息。

5.如权利要求2所述的表情回复方法，其特征在于，所述对所述特征信息进行意图识别，得到意图结果包括：

从所述分词向量中获取所述特征信息的向量作为特征向量；

将所述特征向量输入至预先训练好的双向长短期记忆网络中，得到语义向量；

利用层叠条件随机场对所述语义向量进行处理，得到所述意图结果。

6.如权利要求1所述的表情回复方法，其特征在于，在将所述信息向量输入至预先训练好的分类模型中之前，所述方法还包括：

获取预设学习器，所述预设学习器中包括全连接层；

获取历史样本数据，所述历史样本数据中包括历史消息、用户满意度；

将所述历史样本数据划分为训练数据及验证数据；

利用所述训练数据调整所述全连接层中的参数，得到分类学习器；

基于所述验证数据确定所述分类学习器的准确率；

若所述准确率小于预设准确度，根据所述验证数据调整所述分类学习器，直至所述分类学习器的准确率大于或者等于所述预设准确度，得到所述分类模型。