[发明专利]一种基于改进LDA模型的对话模板匹配方法及装置

权利要求书

1.一种基于改进LDA模型的对话模板匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户发送的对话数据；

基于预设的文档主题生成LDA模型，从预设的对话模板库中为所述对话数据匹配答复数据，其中，所述预设的文档主题生成LDA模型是基于蜻蜓算法对预先训练的文档主题生成LDA模型的主题数优化得到的；

将所述答复数据发送至用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的文档主题生成LDA模型，包括：

获取训练对话数据集，所述训练对话数据集包括训练对话数据以及所述对话数据对应的训练主题；

将所述训练对话数据作为文档主题生成LDA模型的输入，将所述对话数据对应的训练主题作为所述文档主题生成LDA模型的的输出，并对所述文档主题生成LDA模型进行训练，以获得所述预先训练的文档主题生成LDA模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的文档主题生成LDA模型是基于蜻蜓算法对预先训练的文档主题生成LDA模型的主题数优化得到的，包括：

以模型初始准确率作为所述蜻蜓算法的初始适应度，以模型初始主题数作为所述蜻蜓算法的初始位置，对所述预先训练的文档主题生成LDA模型进行迭代更新，以得到最优主题数，其中，所述模型初始准确率是预设测试集输入所述预先训练的文档主题生成LDA模型后计算得到的；

确定所述预先训练的文档主题生成LDA模型的主题数为所述最优主题数，以得到所述预设的文档主题生成LDA模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于预设的文档主题生成LDA模型，从预设的对话模板库中为所述对话数据匹配答复数据，包括：

将所述对话数据输入所述预设的文档主题生成LDA模型，以获得所述用户的对话主题；

基于预设的知识库映射关系，从预设的对话模板库中为所述对话主题匹配答复数据。

5.一种基于改进LDA模型的对话模板匹配装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取用户发送的对话数据；

匹配模块，用于基于预设的文档主题生成LDA模型，从预设的对话模板库中为所述对话数据匹配答复数据，其中，所述预设的文档主题生成LDA模型是基于蜻蜓算法对预先训练的文档主题生成LDA模型的主题数优化得到的；

发送模块，用于将所述答复数据发送至用户。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述预先训练的文档主题生成LDA模型，包括：

获取训练对话数据集，所述训练对话数据集包括训练对话数据以及所述对话数据对应的训练主题；

将所述训练对话数据作为文档主题生成LDA模型的输入，并将所述对话数据对应的训练主题作为所述文档主题生成LDA模型的的输出，对所述文档主题生成LDA模型进行训练，以获得所述预先训练的文档主题生成LDA模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预设的文档主题生成LDA模型是基于蜻蜓算法对预先训练的文档主题生成LDA模型的主题数优化得到的，包括：

以模型初始准确率作为所述蜻蜓算法的初始适应度，以模型初始主题数作为所述蜻蜓算法的初始位置，对所述预先训练的文档主题生成LDA模型进行迭代更新，以得到最优主题数，其中，所述模型初始准确率是预设测试集输入所述预先训练的文档主题生成LDA模型后计算得到的；

确定所述预先训练的文档主题生成LDA模型的主题数为所述最优主题数，以得到所述预设的文档主题生成LDA模型。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述匹配模块包括：

主题获取子模块，用于将所述对话数据输入所述预设的文档主题生成LDA模型，以获得所述用户的对话主题；

对话匹配子模块，用于基于预设的知识库映射关系，从预设的对话模板库中为所述对话主题匹配答复数据。