[发明专利]对话连贯性的判断方法、装置、设备及计算机可读介质有效
| 申请号： | 201810712673.8 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN108920644B | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 彭金华;马宗阳;姜迪;何径舟 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/35;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人： | 张臻贤;江宇 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种对话连贯性的判断方法、装置、设备及计算机可读介质，所述方法包括：将对话输入训练好的主题模型，由所述主题模型输出对应的主题及其概率、以及由主题及其概率构成的所述对话的主题向量，其中所述主题模型的变量包括文档、词语、句子和主题；将所述主题向量、对话中的句子向量和句子分词后的词向量输入至神经网络模型，由神经网络模型输出最后一个句子与前面所有句子的相关性分数。本发明实施例将主题生成模型和神经网络模型结合，以解决通用对话系统中的内容连贯性问题。 | ||
| 搜索关键词： | 对话 连贯性 判断 方法 装置 设备 计算机 可读 介质 | ||
【主权项】：
1.一种对话连贯性的判断方法，其特征在于，包括：将对话输入训练好的主题模型，由所述主题模型输出对应的主题及其概率、以及由主题及其概率构成的所述对话的主题向量，其中所述主题模型的变量包括文档、词语、句子和主题；将所述主题向量、对话中的句子向量和句子分词后的词向量输入至神经网络模型，由神经网络模型输出最后一个句子与前面所有句子的相关性分数。
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