基于话题关键词引导的进行多轮对话方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种基于话题关键词引导的进行多轮对话方法及装置，涉及自然语言处理技术领域，能够使机器侧输出越加丰富的、多样的、引起用户兴趣的回复以增加对话轮数。本发明专利技术实施例主要技术方案为：当检测到发起本轮对话操作时，获取用户输入的当前语句，一轮对话是指用户与机器进行的一次聊天对话；获取所述本轮对话对应的历史语句，所述历史语句是指在所述本轮对话之前所述用户与所述机器进行的聊天对话；获取所述历史语句对应的历史话题关键词；利用预置强化学习模型对所述当前语句、所述历史语句以及所述历史话题关键词进行处理，输出所述当前语句对应的回复语句。本发明专利技术实施例主要应用于处理动态的人机多轮对话。

【技术实现步骤摘要】
基于话题关键词引导的进行多轮对话方法及装置
本专利技术实施例涉及自然语言处理
，尤其涉及一种基于话题关键词引导的进行多轮对话方法及装置。
技术介绍
近年来，随着人工智能技术的不断发展，人与机器对话不再是仅局限于特定场景，比如交互式问答、交互式推荐、面向任务地对话等等，同时也并不再仅是被应用在特定领域，比如航班订票系统、景区导航系统等等，而是还可以面向开放领域实现人与机器的多轮聊天，比如与聊天机器人进行对话。目前，对于人机多轮对话的实现方案，是在单轮对话中引入按照预置策略部署的话题关键词，以用于引导机器与人进行自然语言交互。然而，随着人机对话轮数的增加，聊天的话题也将随之动态地演变，因而随着对话轮数被累加地越来越多，对于机器侧，若是仅仅依赖预先部署的话题关键词，在进行动态多轮对话过程中将越加地难于及时地、准确地预测下一轮对话的话题应该是什么，此时机器输出的回复语句将会偏离该轮对话主题内容，甚至是因不知如何输出回复语句而重复用户的当前语句，又或者接连给出通用回复词，比如“嗯嗯”、“好的”、“哈哈”等等，这将使得人与机器之间的聊天无法再进行下去。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于话题关键词引导的进行多轮对话方法，其特征在于，所述方法包括：当检测到发起本轮对话操作时，获取用户输入的当前语句，一轮对话是指用户与机器进行的一次聊天对话；获取所述本轮对话对应的历史语句，所述历史语句是指在所述本轮对话之前所述用户与所述机器进行的聊天对话；获取所述历史语句对应的历史话题关键词；利用预置强化学习模型对所述当前语句、所述历史语句以及所述历史话题关键词进行处理，输出所述当前语句对应的回复语句。

【技术特征摘要】
1.一种基于话题关键词引导的进行多轮对话方法，其特征在于，所述方法包括：当检测到发起本轮对话操作时，获取用户输入的当前语句，一轮对话是指用户与机器进行的一次聊天对话；获取所述本轮对话对应的历史语句，所述历史语句是指在所述本轮对话之前所述用户与所述机器进行的聊天对话；获取所述历史语句对应的历史话题关键词；利用预置强化学习模型对所述当前语句、所述历史语句以及所述历史话题关键词进行处理，输出所述当前语句对应的回复语句。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述利用预置强化学习模型对所述当前语句、所述历史语句以及所述历史话题关键词进行处理，输出所述当前语句对应的回复语句，包括：将所述当前语句与所述历史语句进行编码，生成线索语句向量；将所述历史话题关键词进行编码，生成线索话题关键词向量；将所述线索语句向量与所述线索话题关键词向量进行拼接得到线索关键词数据；利用多层感知器对所述线索关键词数据进行处理，输出每个线索关键词对应的概率分布；根据所述每个线索关键词对应的概率分布，选择出最大概率值对应的线索关键词作为所述本轮对话对应的当前话题关键词；根据对所述线索语句向量与所述当前话题关键词进行的解码，生成所述本轮对话对应的回复语句。3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，在所述生成所述本轮对话对应的回复语句之后，所述方法还包括：计算本轮利用预置强化学习模型输出所述回复语句操作对应的奖励值；判断所述奖励值是否小于第一预设阈值；若是，则利用预置策略更新所述多层感知器内参数。4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，在所述根据所述每个线索关键词对应的概率分布，选择出最大概率值对应的线索关键词作为所述本轮对话对应的当前话题关键词之后，所述方法还包括：将所述当前话题关键词确定为所述本轮对话对应的话题关键词样本；对所述本轮对话添加标识信息，所述标识信息用于唯一标识一轮对话；建立所述标识信息与所述话题关键词样本之间的对应关系并存储。...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚丽丽，祝文博，雷欣，
申请(专利权)人：出门问问信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11