用于提升对话系统对话性能的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种用于提升对话系统对话性能的方法及装置，其中，方法包括，获取用户输入的当前对话信息，以及获取前N轮的历史对话信息；根据当前对话信息，前N轮的历史对话信息，以及根据预先构建的对话分析器，确定应答输出语句。本发明专利技术提供的用于提升对话系统对话性能的方法及装置，采用预先构建的对话分析器对对话的上下文进行理解，可以使得对话系统记住前面进行过的话题信息，并确保对话在稳定的主题下进行，可以实现提高对话系统的对话灵活性。

Method and apparatus for enhancing conversational performance of a dialog system

The present invention provides a method and apparatus for enhancing dialogue performance, dialogue system in which the method includes obtaining user input information and access to the current session, before N round of dialogue history information; according to the current information before N round of dialogue, dialogue history information, and according to the pre constructed dialogue parser, determine the output response statement. Method and apparatus for improving performance for dialogue dialogue system provided by the invention, the pre built dialogue analyzer on the dialogue context can make the dialogue system in front of the topic to remember information, and to ensure that the dialogue in stability under the theme, it can improve the flexibility of dialogue and dialogue system.

【技术实现步骤摘要】
用于提升对话系统对话性能的方法及装置
本专利技术涉及聊天机器人领域以及人工智能对话系统领域，尤其涉及一种用于提升对话系统对话性能的方法及装置。
技术介绍
随着人工智能技术的不断发展，用于人机进行交流的对话系统也需要进行适应性地发展，以提升用户与对话系统进行交流时的交互体验，从而提高用户对对话系统的信任度。现有的对话系统，针对用户输入的对话信息，通常是直接从语料库中匹配出语句进行应答，这导致现有的对话系统所生成的应答语句往往不能很好地把握当前对话的主题，且经常会重复之前已经进行过的话题，使得对话难以维持，也就是说，现有的对话系统灵活性不高，不够智能。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种用于提升对话系统对话性能的方法及装置，采用预先构建的对话分析器对对话的上下文进行理解，可以使得对话系统记住前面进行过的话题信息，并确保对话在稳定的主题下进行，可以实现提高对话系统的对话灵活性。为解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案是：一方面，本专利技术提供一种用于提升对话系统对话性能的方法，包括，获取用户输入的当前对话信息，以及获取前N轮的历史对话信息；根据当前对话信息，前N轮的历史对话信息，以及根据预先构建的对话分析器，确定应答输出语句。进一步地，根据当前对话信息，前N轮的历史对话信息，以及根据预先构建的对话分析器，确定应答输出语句，具体包括，对当前对话信息进行分词，以获取当前词向量集合，以及对前N轮的历史对话信息进行分词，以获取N个历史词向量集合；根据当前词向量集合和N个历史词向量集合，以及根据预先构建的对话分析器，确定应答词向量集合；根据应答词向量集合，确定应答输出语句。进一步地，对话分析器包括，编码单元，加权注意力单元，解码单元；编码单元，用于采用预先构建的编码器，分别对当前词向量集合，历史词向量集合以集合为单位进行编码，以将每一个集合中的词向量转化成基于语义的词向量；加权注意力单元，用于采用加权的注意力机制对经过编码后所获得的基于语义的词向量进行处理，以获得二个新的向量集合，分别为第一向量集合和第二向量集合，其中，第一向量集合与当前词向量集合对应，第二向量集合与N个历史词向量集合对应；解码单元，用于采用预先构建的解码器对第一向量集合和第二向量集合进行解码，以获得应答词向量集合。进一步地，编码器为循环神经网络，且解码器为循环神经网络。另一方面，本专利技术提供一种用于提升对话系统对话性能的装置，包括，信息获取模块，用于获取用户输入的当前对话信息，以及获取前N轮的历史对话信息；应答输出模块：根据当前对话信息，前N轮的历史对话信息，以及根据预先构建的对话分析器，确定应答输出语句。进一步地，应答输出模块，具体用于，对当前对话信息进行分词，以获取当前词向量集合，以及对前N轮的历史对话信息进行分词，以获取N个历史词向量集合；根据当前词向量集合和N个历史词向量集合，以及根据预先构建的对话分析器，确定应答词向量集合；根据应答词向量集合，确定应答输出语句。进一步地，对话分析器包括，编码单元，加权注意力单元，解码单元；编码单元，用于采用预先构建的编码器，分别对当前词向量集合，历史词向量集合以集合为单位进行编码，以将每一个集合中的词向量转化成基于语义的词向量；加权注意力单元，用于采用加权的注意力机制对经过编码后所获得的基于语义的词向量进行处理，以获得二个新的向量集合，分别为第一向量集合和第二向量集合，其中，第一向量集合与当前词向量集合对应，第二向量集合与N个历史词向量集合对应；解码单元，用于采用预先构建的解码器对第一向量集合和第二向量集合进行解码，以获得应答词向量集合。进一步地，编码器为循环神经网络，且解码器为循环神经网络。本专利技术提供的用于提升对话系统对话性能的方法及装置，采用预先构建的对话分析器对对话的上下文进行理解，可以使得对话系统记住前面进行过的话题信息，并确保对话在稳定的主题下进行，可以实现提高对话系统的对话灵活性。附图说明图1是本专利技术实施例提供的用于提升对话系统对话性能的方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的用于提升对话系统对话性能的方法的又一流程图；图3是本专利技术实施例提供的用于提升对话系统对话性能的装置的框图；图4是本专利技术实施例提供的对话分析器的原理结构图；图5是本专利技术实施例提供的对话分析器的又一原理结构图；图6是本专利技术实施例提供的对话分析器的再一原理结构图。具体实施方式下面通过具体的实施例进一步说明本专利技术，但是，应当理解为，这些实施例仅仅是用于更详细具体地说明之用，而不应理解为用于以任何形式限制本专利技术。实施例一结合图1，本实施例提供的本专利技术提供一种用于提升对话系统对话性能的方法，包括，步骤S1：获取用户输入的当前对话信息，以及获取前N轮的历史对话信息；步骤S2：根据当前对话信息，前N轮的历史对话信息，以及根据预先构建的对话分析器，确定应答输出语句。本专利技术实施例提供的用于提升对话系统对话性能的方法，采用预先构建的对话分析器对对话的上下文进行理解，可以使得对话系统记住前面进行过的话题信息，并确保对话在稳定的主题下进行，可以实现提高对话系统的对话灵活性。优选地，如图2所示地，步骤S2具体包括，步骤S2.1：对当前对话信息进行分词，以获取当前词向量集合，以及对前N轮的历史对话信息进行分词，以获取N个历史词向量集合；步骤S2.2：根据当前词向量集合和N个历史词向量集合，以及根据预先构建的对话分析器，确定应答词向量集合；步骤S2.3：根据应答词向量集合，确定应答输出语句。本实施例中，在获得用户输入的当前对话信息以及前N轮的历史对话信息后，先对两类信息分别进行分词，即，对当前对话信息进行分词，以获取当前词向量集合，以及对前N轮的历史对话信息进行分词，以获取N个历史词向量集合。前N轮的历史对话信息对应将获得N个历史词向量集合，也就是说，每一轮历史对话信息对应将获得一个历史词向量集合，也就是说，在步骤S2.1中，将获得N+1个向量集合。本实施例在将当前对话信息以及前N轮的历史对话信息进行分词之后，再将分词所获得的N+1个词向量输入至预先构建的对话分析器中，继而，对话分析器对所输入的上下文进行理解，从而给出应答词向量集合，之后，系统将根据应答词向量集合来获取应答输出语句。需要说明的是，每一个语句都对应着若干个词，且每一个词都可以转换成一个词向量，也就是说，每一个语句对应着一个词向量集合，且对于同一个对话系统而言，词向量集合与语句之间的关系是唯一对应的。进一步优选地，对话分析器包括，编码单元，加权注意力单元，解码单元；编码单元，用于采用预先构建的编码器，分别对当前词向量集合，历史词向量集合以集合为单位进行编码，以将每一个集合中的词向量转化成基于语义的词向量；加权注意力单元，用于采用加权的注意力机制对经过编码后所获得的基于语义的词向量进行处理，以获得二个新的向量集合，分别为第一向量集合和第二向量集合，其中，第一向量集合与当前词向量集合对应，第二向量集合与N个历史词向量集合对应；解码单元，用于采用预先构建的解码器对第一向量集合和第二向量集合进行解码，以获得应答词向量集合。本实施例中，当只考虑前一轮历史对话信息，即N的取值为1时，此时，对话分析器的原理结构图如图4所示，当前词向量集合为{x1,x2,x3,…xi…,xr},且历史词向量集合本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于提升对话系统对话性能的方法，其特征在于，包括：获取用户输入的当前对话信息，以及获取前N轮的历史对话信息；根据所述当前对话信息，所述前N轮的历史对话信息，以及根据预先构建的对话分析器，确定应答输出语句。

【技术特征摘要】
1.一种用于提升对话系统对话性能的方法，其特征在于，包括：获取用户输入的当前对话信息，以及获取前N轮的历史对话信息；根据所述当前对话信息，所述前N轮的历史对话信息，以及根据预先构建的对话分析器，确定应答输出语句。2.根据权利要求1所述的用于提升对话系统对话性能的方法，其特征在于，所述根据所述当前对话信息，所述前N轮的历史对话信息，以及根据预先构建的对话分析器，确定应答输出语句，具体包括，对所述当前对话信息进行分词，以获取当前词向量集合，以及对所述前N轮的历史对话信息进行分词，以获取N个历史词向量集合；根据所述当前词向量集合和所述N个历史词向量集合，以及根据预先构建的对话分析器，确定应答词向量集合；根据所述应答词向量集合，确定应答输出语句。3.根据权利要求2所述的用于提升对话系统对话性能的方法，其特征在于，所述对话分析器包括，编码单元，加权注意力单元，解码单元；所述编码单元，用于采用预先构建的编码器，分别对所述当前词向量集合，所述历史词向量集合以集合为单位进行编码，以将每一个集合中的词向量转化成基于语义的词向量；所述加权注意力单元，用于采用加权的注意力机制对经过编码后所获得的基于语义的词向量进行处理，以获得二个新的向量集合，分别为第一向量集合和第二向量集合，其中，所述第一向量集合与所述当前词向量集合对应，所述第二向量集合与所述N个历史词向量集合对应；所述解码单元，用于采用预先构建的解码器对所述第一向量集合和所述第二向量集合进行解码，以获得所述应答词向量集合。4.根据权利要求3所述的用于提升对话系统对话性能的方法，其特征在于，所述编码器为循环神经网络，且...

【专利技术属性】
技术研发人员：简仁贤，马永宁，
申请(专利权)人：竹间智能科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31