【技术实现步骤摘要】
多轮对话的检索方法、装置、存储介质及电子设备
本申请涉及计算机
,具体涉及人工智能、自然语言处理、深度学习
,尤其涉及多轮对话的检索方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
问答系统(QuestionAnsweringSystem,QA)是目前人工智能和自然语言处理
中的一个倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向,且当今各各大互联网公司都在争相研发问答机器人、智能客服等问答系统,特别是在医疗,教育等行业,智能的问答系统起着至关重要的作用。
技术实现思路
提供了一种多轮对话的检索方法、装置、存储介质及电子设备,能够有效提升回复信息与当前问题信息的匹配程度,提升多轮对话的对话效果,从而提升用户的对话体验度。根据第一方面,提供了一种多轮对话的检索方法,包括:获取当前问题信息,并获取所述当前问题信息的上下文信息;获取所述当前问题信息的多个候选回复信息;根据所述上下文信息生成上下文特征,并根据所述多个候选回复信息生成多个候选回复特征;分别计算所述上下文特征与所述多个候选回复特征之间的一致性信息;根据所述上下文特征与所述多个候选回复特征之间的一致性信息从所述多个候选回复信息之中选择一个候选回复信息进行回复。根据第二方面,提供了一种多轮对话的检索装置,包括:第一获取模块,用于获取当前问题信息,并获取所述当前问题信息的上下文信息;第二获取模块,用于获取所述当前问题信息的多个候选回复信息;生成模块,用于根据所述上下文信息生成上下文特征,并根据所述多个候选回复信息生成多个候选回复特征 ...
【技术保护点】
1.一种多轮对话的检索方法,其中,包括:/n获取当前问题信息,并获取所述当前问题信息的上下文信息;/n获取所述当前问题信息的多个候选回复信息;/n根据所述上下文信息生成上下文特征,并根据所述多个候选回复信息生成多个候选回复特征;/n分别计算所述上下文特征与所述多个候选回复特征之间的一致性信息;/n根据所述上下文特征与所述多个候选回复特征之间的一致性信息从所述多个候选回复信息之中选择一个候选回复信息进行回复。/n
【技术特征摘要】
1.一种多轮对话的检索方法,其中,包括:
获取当前问题信息,并获取所述当前问题信息的上下文信息;
获取所述当前问题信息的多个候选回复信息;
根据所述上下文信息生成上下文特征,并根据所述多个候选回复信息生成多个候选回复特征;
分别计算所述上下文特征与所述多个候选回复特征之间的一致性信息;
根据所述上下文特征与所述多个候选回复特征之间的一致性信息从所述多个候选回复信息之中选择一个候选回复信息进行回复。
2.如权利要求1所述的多轮对话的检索方法,其中,所述分别计算所述上下文特征与所述多个候选回复特征之间的一致性信息,包括:
将所述上下文特征和所述多个候选回复特征输入一致性匹配模型,以生成所述上下文特征与所述多个候选回复特征之间的一致性信息;所述一致性匹配模型是采用外部的对话知识库训练得到的。
3.如权利要求2所述的多轮对话的检索方法,其中,所述一致性匹配模型通过以下步骤训练得到:
获取对话知识库;
根据样本候选回复信息从所述对话知识库之中选择多个样本问题答案对,其中,所述样本问题答案对包括样本上下文信息和样本回复信息;
根据所述样本回复信息和所述样本候选回复信息生成目标一致性信息;
将所述样本上下文信息和所述样本候选回复信息输入至所述一致性匹配模型以生成预测一致性信息;
根据所述预测一致性信息和所述目标一致性信息对所述一致性匹配模型进行训练。
4.如权利要求1所述的多轮对话的检索方法,其中,所述上下文信息为多个,所述根据所述上下文信息生成上下文特征,包括:
将所述多个上下文信息进行拼接以形成上下文聚合信息;
根据所述上下文聚合信息生成所述上下文特征。
5.如权利要求4所述的多轮对话的检索方法,其中,所述根据所述上下文聚合信息生成所述上下文特征,包括:
确定与各所述上下文信息对应的编码特征和权重;
基于所述权重对多个所述编码特征进行聚合,从而得到所述上下文特征。
6.如权利要求4所述的多轮对话的检索方法,其中,所述根据所述上下文聚合信息生成所述上下文特征,包括:
确定所述多个上下文信息之间的交叉特征,并将所述交叉特征作为所述上下文特征。
7.一种多轮对话的检索装置,其中,包括:
第一获取模块,用于获取当前问题信息,并获取所述当前问题信息的上下文信息;
第二获取模块,用于获取所述当前问题信息的多...
【专利技术属性】
技术研发人员:余晓峰,林熙耀,韩友,郑立涛,
申请(专利权)人:百度在线网络技术北京有限公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。