基于循环神经网络的对话方法、系统及电子设备技术方案

本说明书实施例提供了基于循环神经网络的对话方法、系统及电子设备，在其中一个对话方法中，循环神经网络包括输入节点、隐藏节点和输出节点，输入节点向隐藏节点传递数据，隐藏节点向输出节点传递数据，当前隐藏节点中的至少一个向下一轮隐藏节点中的至少一个传递数据，以及所述方法包括：向输入节点中的至少一个话题输入节点输入对话过程的总话题数据，其中，所述总话题数据是基于对话过程的话题而设置的；向输入节点中的至少一个对话输入节点输入对话过程中用户输入的用户对话数据；以及通过输出节点输出对话过程的答复数据。

Dialogue method, system and electronic equipment based on cyclic neural network

【技术实现步骤摘要】
基于循环神经网络的对话方法、系统及电子设备
本说明书涉及数据处理
，更具体地，涉及基于循环神经网络的对话方法、基于循环神经网络的对话系统以及电子设备。
技术介绍
随着人工智能的发展，人机对话系统得到快速发展。特别是近年来随着深度学习技术、自然语言处理技术和人工构造的知识库规模的提升，对话系统涌现出大量的算法。基于现有的人机对话系统，不能准确地判断出用户的意图，进而不能有效地为用户提供对答服务，影响了用户体验。
技术实现思路
本说明书的实施例提供利用神经网络的数据处理的新技术方案。根据本说明书的第一方面，提供了一种基于循环神经网络的对话方法，所述循环神经网络包括输入节点、隐藏节点和输出节点，输入节点向隐藏节点传递数据，隐藏节点向输出节点传递数据，当前隐藏节点中的至少一个向下一轮隐藏节点中的至少一个传递数据，以及所述方法包括：向输入节点中的至少一个话题输入节点输入对话过程的总话题数据，其中，所述总话题数据是基于对话过程的话题而设置的；向输入节点中的至少一个对话输入节点输入对话过程中用户输入的用户对话数据；以及通过输出节点输出对话过程的答复数据。根据本说明书的第二方面，提供了一种基于循环神经网络的对话系统，其中，所述循环神经网络包括输入节点、隐藏节点和输出节点，输入节点向隐藏节点传递数据，隐藏节点向输出节点传递数据，当前隐藏节点中的至少一个向下一轮隐藏节点中的至少一个传递数据，以及所述系统包括：第一输入模块，向输入节点中的至少一个话题输入节点输入对话过程的总话题数据，其中，所述总话题数据是基于对话过程的话题而设置的；第二输入模块，向输入节点中的至少一个对话输入节点输入对话过程中用户输入的用户对话数据；以及输出模块，通过输出节点输出对话过程的答复数据。根据本说明书的第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，其中，所述存储器存储可执行指令，以及所述可执行指令当被处理器执行时实现根据任何一个实施例的基于循环神经网络的对话方法。在不同的实施例中，可以从全局控制对话数据处理，使得对话处理的结果容易收敛。通过以下参照附图对本说明书的示例性实施例的详细描述，实施例的其它特征及其优点将会变得清楚。附图说明被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了各个实施例，并且连同其说明一起用于解释各个实施例的原理。图1是可用于实现本说明书任意实施例的电子设备的硬件配置的框图。图2是根据本说明书一个实施例的对话方法的示意性流程图。图3示出了根据本说明书一个实施例的循环神经网络的结构示意图。图4示出了根据本说明书另一个实施例的循环神经网络的结构示意图。图5示出了根据本说明书另一个实施例的循环神经网络的结构示意图。图6示出了根据本说明书另一个实施例的循环神经网络的结构示意图。图7为根据本说明书一个实施例的对话系统的示意性框图。图8为根据本说明书的一个例子。具体实施方式现在将参照附图来详细描述各种示例性实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对它们本身及其应用或使用的任何限制。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。<硬件配置>图1是可用于实现本说明书任意实施例的电子设备的硬件配置的框图。在一个实施例中，电子设备1000为终端设备。终端设备可以是手机、平板电脑、笔记本电脑中任一种。在一个例子中，电子设备1000可以如图1所示，包括处理器1100、存储器1200、接口装置1300、通信装置1400、显示装置1500、输入装置1600、扬声器1700、麦克风1800等等。其中，处理器1100例如可以是中央处理器CPU、微处理器MCU等。存储器1200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置1300例如包括USB接口、串行接口、红外接口等。通信装置1400例如能够进行有线或无线通信。显示装置1500例如是液晶显示屏、LED显示屏触摸显示屏等。输入装置1600例如可以包括触摸屏、键盘等。尽管在图1中对电子设备1000均示出了多个装置，但是，本说明书任一实施例可以仅涉及其中的部分装置，例如，电子设备1000只涉及存储器1200和处理器1100。应用于本说明书的实施例中，电子设备1000的所述存储器1200用于存储指令，所述指令用于控制所述处理器1100执行本说明书实施例提供的利用神经网络的数据处理方法或者用于对话系统的利用神经网络的数据处理方法。在上述描述中，技术人员可以根据本说明书所公开方案设计指令。指令如何控制处理器进行操作，这是本领域公知，故在此不再详细描述。本说明书的各个实施例提供了基于循环神经网络的对话方案。通过这里的对话方案，可以自动与用户进行交互，提供用户希望的信息。例如，这里的对话方案可以用于人机对话、在线客服、商品推荐等。<对话方法>图2示出了根据本说明书一个实施例的对话方法的示意性流程图。所述方法是基于循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork，RNN)的。该循环神经网络包括输入节点、隐藏节点和输出节点。输入节点向隐藏节点传递数据。隐藏节点向输出节点传递数据。当前隐藏节点中的至少一个向下一轮隐藏节点中的至少一个传递数据。如图2所示，在步骤S202，向输入节点中的至少一个话题输入节点输入对话过程的总话题数据。所述总话题数据是基于对话过程的话题而设置的。例如，可以通过如下方式来设置所述总话题数据：接收用户输入的信息，以及从所述用户输入的信息中提取所述总话题数据。可选地，还可以由用户设置所述总话题数据。例如，可以提供总话题数据的选择界面；以及响应于用户触发的总话题数据的选择操作，获取所述总话题数据。在步骤S204，向输入节点中的至少一个对话输入节点输入对话过程中用户输入的用户对话数据。用户对话数据可以是文字、语音、图像、视频中任一种。可以将该输入数据转化为向量，然后将该向量输入至对话输入节点。在步骤S206，通过输出节点输出对话过程的答复数据。在这个实施例中，通过设置并输入总话题数据，使得在对话过程中，循环神经网络更容易收敛到用户希望的话题，从而输出更符合用户期望的答复。这样，可以得到更加准确的输出，提高对话处理的有效性。图3示出了上述实施例的循环神经网络的一个示例性结构图。如图3所示，循环神经网络包括对话输入节点x(t-1)、x(t)、x(t+1)……、隐藏节点h(t-1)、h(t)、h(t+1)……和输出节点o(t-1)、o(t)、o(t+1)……。在对话过程中，用户的对话被输入到对话输入节点x(t-1)、x(t)、x(t+1)……。这里，(t-1)表示前一轮对话，(t)表示当前对话，(t+1)表示下一轮对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于循环神经网络的对话方法，其中，所述循环神经网络包括输入节点、隐藏节点(h

【技术特征摘要】
1.一种基于循环神经网络的对话方法，其中，所述循环神经网络包括输入节点、隐藏节点(h(t-1)、h(t)、h(t+1)……)和输出节点(o(t-1)、o(t)、o(t+1)……)，输入节点向隐藏节点传递数据，隐藏节点向输出节点传递数据，当前隐藏节点中的至少一个向下一轮隐藏节点中的至少一个传递数据，以及所述方法包括：
向输入节点中的至少一个话题输入节点(zconv)输入对话过程的总话题数据，其中，所述总话题数据是基于对话过程的话题而设置的；
向输入节点中的至少一个对话输入节点(x(t-1)、x(t)、x(t+1)……)输入对话过程中用户输入的用户对话数据；以及
通过输出节点输出对话过程的答复数据。


2.根据权利要求1所述的对话方法，还包括：
将当前输出节点(o(t-1)、o(t)、o(t+1)……)作为下一轮隐藏节点中的至少一个隐藏节点的输入节点。


3.根据权利要求1所述的对话方法，其中，所述循环神经网络包括还包括子神经网络，该子神经网络包括子输入节点、子隐藏节点(z(t-1)、z(t)、z(t+1)……)和子输出节点，子输入节点向子隐藏节点传递数据，子隐藏节点向子输出节点传递数据，以及所述方法还包括：
将所述隐藏节点中的至少一个隐藏节点作为该子神经网络的子输入节点；以及
将所述子输出节点作为所述循...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙翀，王雅芳，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY