[发明专利]一种基于隐马尔可夫的多轮对话方法、装置和电子设备

说明书

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于隐马尔可夫的多轮对话方法、装置和电子设备，包括：获取对目标用户进行下一轮对话前的第一对话数据；按照预设标定格式对所述第一对话数据进行数据标注，根据标注的所述第一对话数据计算隐马尔可夫的初始状态概率分布；根据所述初始状态概率分布计算转移概率矩阵，根据所述转移概率矩阵计算发射概率矩阵；根据所述初始状态概率分布、所述转移概率矩阵、所述发射概率矩阵，结合预设算法计算下一轮对话的对话语言。本发明基于隐马尔可夫并结合发射概率矩阵实现精准识别用户的意图并给出对应的应答。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于隐马尔可夫的多轮对话方法、装置和电子设备。

背景技术

近年来，聊天机器人在网络和移动设备上的应用增多，在日常生活中常见，并给人们生活带来便利。人工智能会话技术变得越来越重要，这使人和计算机之间的交互变得简单，并有着巨大的商业价值。一些聊天机器人交互被认为并非智能，这样的问题并没有减慢聊天机器人在市场上的快速出现，相同的错误却总是在一次一次的重复，影响用户对产品的体验。

发明内容

本发明提供了一种基于隐马尔可夫的多轮对话方法、装置和电子设备，用以精准识别用户意图，给出符合用户的应答。

本说明书实施例提供一种基于隐马尔可夫的多轮对话方法，包括：

获取对目标用户进行下一轮对话前的第一对话数据；

按照预设标定格式对所述第一对话数据进行数据标注，根据标注的所述第一对话数据计算隐马尔可夫的初始状态概率分布；

根据所述初始状态概率分布计算转移概率矩阵，根据所述转移概率矩阵计算发射概率矩阵；

根据所述初始状态概率分布、所述转移概率矩阵、所述发射概率矩阵，结合预设算法计算下一轮对话的对话语言。

优选的，所述按照预设标定格式对所述第一对话数据进行数据标注，包括：

利用标识词对所述第一对话数据进行编码标注，所述标识词包括：开始、中间、结束、状态。

优选的，所述根据标注的所述第一对话数据计算隐马尔可夫的初始状态概率分布，包括：

将所述标注的所述第一对话数据输入到训练好的隐马尔可夫模型中，得到所述第一对话数据相对应的隐马尔可夫的初始状态概率分布。

优选的，所述结合预设算法计算下一轮对话的对话语言，包括：

结合维特比算法计算最优状态序列；

将所述最优状态序列相应的自然语言回复所述目标用户。

本说明书实施例还提供一种基于隐马尔可夫的多轮对话装置，包括：

数据获取模块，用于获取对目标用户进行下一轮对话前的第一对话数据；

数据标注模块，用于按照预设标定格式对所述第一对话数据进行数据标注，根据标注的所述第一对话数据计算隐马尔可夫的初始状态概率分布；

矩阵计算模块，用于根据所述初始状态概率分布计算转移概率矩阵，根据所述转移概率矩阵计算发射概率矩阵；

语言生成模块，用于根据所述初始状态概率分布、所述转移概率矩阵、所述发射概率矩阵，结合预设算法计算下一轮对话的对话语言。

优选的，所述数据标注模块包括：

数据标注单元，用于利用标识词对所述第一对话数据进行编码标注，所述标识词包括：开始、中间、结束、状态。

优选的，所述数据标注模块还包括：