一种人机对话的方法和装置制造方法及图纸

本申请提供了一种人机对话的方法和装置，能够自适应地根据对话内容生成准确的回答。该方法应用于人机对话的装置中，该装置预配置有多个对话机器人，每个对话机器人用于根据至少一个话题进行人机对话，该方法包括：获取用户输入的文本；确定该文本涉及的至少一个话题，并根据该文本涉及的至少一个话题，以及预定义的对话机器人与话题的映射关系，从该多个对话机器人中确定目标对话机器人，该目标对话机器人所对应的目标话题是该文本涉及的至少一个话题中的部分或全部；将该文本分配至该目标机器人中，并从该目标对话机器人获取针对该文本的回复，该回复是由该目标对话机器人根据对该文本的至少一个语义理解生成的回复。

【技术实现步骤摘要】
一种人机对话的方法和装置
本申请涉及计算机领域，并且更具体地，涉及一种人机对话的方法和装置。
技术介绍
随着移动互联网和智能终端的快速发展，人机对话的应用越来越广泛。目前广泛应用的对话机器人主要是检索式对话机器人，即，依赖于构建一个非常大的对话数据库和智能的匹配技术，这要求对话库足够大，能够尽量多的匹配用户问题，否则会因找不到合适回答内容而出现“答非所问”的情况。然而现在的对话集合通常只是一个非常小而且稀疏的集合，无论我们定义多么智能的匹配模型都无法解决“答非所问”的问题。目前，已知一种生成式对话机器人，能够通过深度学习理解用户的问题，再根据问题逐字地生成回复，其基本思想是像人类一样在理解的基础上生成回复。然而，用户输入的问题往往涉及多个话题，例如“Peter在微博上宣布离婚，并且争夺两个子女的抚养权”这句话，第一句比较侧重于娱乐话题，第二句比较侧重于法律话题。因此，如何在理解自然语言的基础上，自适应地根据对话内容生成准确的回答成为亟需解决的技术问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种人机对话的方法和装置，能够针对不同的话题，自适应地根据对话内容生成准确的回复。第一方面，提供一种人机对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人机对话的方法，其特征在于，所述方法应用于人机对话的装置中，所述装置预配置有多个对话机器人，每个对话机器人用于根据至少一个话题进行人机对话，所述方法包括：获取用户输入的文本；确定所述文本涉及的至少一个话题，并根据所述文本涉及的至少一个话题，以及预定义的对话机器人与话题的映射关系，从所述多个对话机器人中确定目标对话机器人，所述目标对话机器人所对应的目标话题是所述文本涉及的至少一个话题中的部分或全部；将所述文本分配至所述目标机器人中，并从所述目标对话机器人获取针对所述文本的回复，所述回复是由所述目标对话机器人根据对所述文本的至少一个语义理解生成的回复，所述至少一个语义理解与所述至少一个目标...

【技术特征摘要】
1.一种人机对话的方法，其特征在于，所述方法应用于人机对话的装置中，所述装置预配置有多个对话机器人，每个对话机器人用于根据至少一个话题进行人机对话，所述方法包括：获取用户输入的文本；确定所述文本涉及的至少一个话题，并根据所述文本涉及的至少一个话题，以及预定义的对话机器人与话题的映射关系，从所述多个对话机器人中确定目标对话机器人，所述目标对话机器人所对应的目标话题是所述文本涉及的至少一个话题中的部分或全部；将所述文本分配至所述目标机器人中，并从所述目标对话机器人获取针对所述文本的回复，所述回复是由所述目标对话机器人根据对所述文本的至少一个语义理解生成的回复，所述至少一个语义理解与所述至少一个目标话题一一对应。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述文本涉及的至少一个话题之前，所述方法还包括：根据所述预定义的对话机器人与话题的映射关系，对所述多个对话机器人并行进行参数训练，每个对话机器人被用于针对所对应的至少一个话题进行所述参数训练。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定所述文本涉及的至少一个话题，包括：根据用户输入的文本，确定预定义的多个话题中每个话题的相关概率，所述相关概率指示所述文本涉及话题的概率；根据每个话题的相关概率和第一预设门限，确定所述文本涉及的至少一个话题，所述至少一个话题中的每个话题的相关概率大于所述第一预设门限。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，在所述文本涉及的话题的数目为至少两个的情况下，所述根据所述文本涉及的至少一个话题，以及预定义的对话机器人与话题的映射关系，从所述多个对话机器人中确定目标对话机器人，包括：根据所述文本涉及的至少两个话题，以及所述预定义的对话机器人与话题的映射关系，确定是否存在与所述至少两个话题对应的对话机器人；在确定存在与所述至少两个话题对应的对话机器人时，确定与所述至少两个话题对应的对话机器人为所述目标对话机器人，所述目标话题包括所述至少两个话题。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述回复是所述目标对话机器人根据目标语义理解生成，所述目标语义理解是由所述目标对话机器人基于对所述文本的至少一个语义理解根据以下公式得到：其中，M表示所述目标语义理解的向量，Pi表示第i个目标话题的相关概率，Ci表示根据所述第i个目标话题进行语义理解计算得到的对所述文本的语义理解，其中，i在[1，N]取值，i为自然数，N表示所述目标话题的数目，N为大于1的自然数。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述回复包括至少一个词项，所述回复中的后一个词项是由所述目标对话机器人针对前一个词项的语义理解生成，所述针对前一个词项的语义理解由所述目标对话机器人根据以下公式得到：其中，Ct+1表示针对第t个词项的语义理解的向量，表示根据所述第t个词项与第i个目标话题的相关度确定的所述第i个目标话题在N个目标话题中的权重，Ci表示根据所述第i个目标话题进行语义理解计算得到的对所述文本的语义理解，其中，t在[1，S]取值，t为自然数，S表示所述回复包括的词项的数目，S为大于1的自然数，i在[1，N]取值，i为自然数，N表示所述目标话题的数目，N为大于1的自然数。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述回复包括至少一个词项，所述回复中的后一个词项是由所述目标对话机器人针对前一个词项的语义理解生成，所述针对前一个词项的语义理解由所述目标对话机器人根据以下公式得到：其中，Ct+1表示针对第t个词项的语义理解的向量，Pi表示第i个目标话题的相关概率，表示根据所述第t个词项与第i个目标话题的相关度确定的所述第i个目标话题在N个目标话题中的权重，Ci表示根据所述第i个目标话题进行语义理解计算得到的对所述文本的语义理解，其中，t在[1，S]取值，t为自然数，S表示所述回复包括的词项的数目，S为大于1的自然数；i在[1，N]取值，i为自然数，N表示所述目标话题的数目，N为大于1的自然数。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，在所述文本涉及的话题的数目为至少两个的情况下，所述根据所述文本涉及的至少一个话题，以及预定义的对话机器人与话题的映射关系，从所述多个对话机器人中确定目标对话机器人，包括：根据所述文本涉及的至少两个话题，以及所述预定义的对话机器人与话题的映射关系，确定是否存在与所述至少两个话题对应的对话机器人；在确定不存在与所述至少两个话题对应的对话机器人时，确定所述多个话题中相关概率最大的话题所对应的对话机器人为所述目标对话机器人。9.根据权利要求3至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据每个话题的相关概率和第一预设门限，确定所述文本涉及的至少一个话题，包括：确定所述多个话题的相关概率的最大值是否小于第二预设门限；在所述多个话题的相关概率的最大值小于所述第二预设门限的情况下，根据每个话题的相关概率和所述第一预设门限，确定所述文本涉及的至少一个话题。10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述文本涉及的至少一个话题，并根据所述文本涉及的至少一个话题，以及预定义的对话机器人与话题的映射关系，从所述多个对话机器人中确定目标对话机器人，包括：根据用户输入的文本，确定预定义的多个话题中每个话题的相关概率，所述相关概率指示所述文本涉及话题的概率；确定所述多个话题的相关概率的最大值是否小于第二预设门限；在确定所述多个话题的相关概率的最大值大于或等于所述第二预设门限的情况下，确定所述多个话题的相关概率的最大值对应的话题为所述目标话题；根据所述预定义的对话机器人与话题的映射关系，确定与所述目标话题对应的对话机器人...

【专利技术属性】
技术研发人员：尚利峰，吕正东，李航，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44