[发明专利]基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统

摘要

本发明公开了基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统，包括：用户交互模块，接收用户在对话系统界面中输入的问题信息；会话管理模块，记录用户的活动状态，活动状态包括历史对话信息，用户位置变换信息和用户情绪变化信息；用户分析模块，分析用户的注册信息和活动状态，为用户进行画像，得到用户画像信息；对话模块，根据用户在问题信息，结合用户的画像，通过语言模型生成的回答信息；模型学习模块，根据语言模型生成的回答信息，通过强化学习技术更新语言模型。本发明基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统，可根据用户输入的对话文本，联系上下文信息、用户的个性特征及对话中的意图给出符合用户个性的对话回答。

主权项

1.基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统，其特征在于，包括：/n用户交互模块，用于接收用户在对话系统界面中输入的问题信息；/n会话管理模块，用于记录所述用户的活动状态，所述活动状态包括历史对话信息，用户位置变换信息和用户情绪变化信息；/n用户分析模块，用于分析所述用户的注册信息和活动状态，为所述用户进行画像，得到所述用户画像信息，所述用户画像信息用来描述所述用户的个性特征，所述用户的注册信息包括用户个人信息；/n对话模块，用于根据所述用户在所述问题信息，结合所述用户的画像，通过语言模型生成的回答信息；/n模型学习模块，用于根据所述语言模型生成的回答信息，通过强化学习技术更新所述语言模型；/n所述语言模型的训练过程分为离线有监督学习阶段和在线无监督强化学习阶段；/n所述模型学习模块中，在所述离线有监督学习阶段，通过循环神经网络建立所述语言模型，具体为：/n所述循环神经网路的第一层输入当前用户输入的问题信息和所述历史对话信息；/n所述循环神经网路的第二层为通过编码器提取的所述当前用户输入的问题信息的主题信息、言语行为信息、情绪信息和输出一个固定长度的向量；/n所述循环神经网路的第三层输出通过解码器解码所述第二层的信息得到的回答信息。/n