[发明专利]一种对话系统回答生成方法及系统

摘要

本发明涉及一种对话系统回答生成方法及系统，包括以下步骤：步骤S1)将多轮对话数据按照每一轮进行切割，每一轮对话表示为(U,Y)；步骤S2)对U中的每个词进行词性标注和命名实体识别，找到词序列中的关键词序列；步骤S3)使用数据库查询或者神经网络自动生成的方法，得到目标关键词序列。然后对每个目标关键词，查找得到该关键词的词向量；步骤S4)模型训练，对训练集中所有轮次的对话，使用seq2seq模型获得预测的词序列Y’；步骤S5)训练完成后，对测试样本中的任意一个用户输入样本，进行步骤S4)的操作，获得预测的词序列Y’。本发明不仅可有效控制生成的回答的内容，还提高了回答的质量。

主权项

1.一种对话系统回答生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1)将多轮对话数据切割成单轮对话，每一轮对话表示为(U,Y)，U＝{u1,u2,…,uT‑1,uT}为该轮用户输入的词序列，Y＝{y1,y2,…,yn‑1,yn}为该轮中回答的词序列；T表示用户输入的词序列的长度，n表示实际回答的词序列的长度；步骤S2)对U中的每个词进行词性标注和命名实体识别，找到词序列中的关键词序列G＝{g1,…,gL‑1,gL}，L为关键词序列的长度；步骤S3)使用数据库查询或者神经网络自动生成的方法,从关键词序列G得到目标关键词序列C＝{c1,…,ct‑1,gt}，然后对每个目标关键词，查找得到目标关键词的词向量序列X＝{x1,…,xt‑1,xt}，t为目标关键词序列的长度；步骤S4)模型训练，对训练集中所有轮次的对话，将每一轮的关键词词向量序列X输入Seq2seq模型，获得预测的词序列Y’；步骤S5)训练完成后，对测试样本中的任意一个用户输入样本，进行步骤S4)的操作，获得预测的词序列Y’。