对话回复的生成方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种对话回复的生成方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域，该方法包括：获取输入对话序列；根据输入对话序列获取上下文语义信息、知识信息和句法信息，其中，知识信息包括与输入对话序列在内容上关联的知识向量，句法信息包括多样的句法向量；根据上下文语义信息、知识信息和句法信息，生成输入对话序列的对话回复。该方法生成的对话回复兼顾了知识准确性与回复多样性之间的平衡，提升了生成的对话回复的质量。提升了生成的对话回复的质量。提升了生成的对话回复的质量。

【技术实现步骤摘要】
对话回复的生成方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别涉及一种对话回复的生成方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术的发展，对话系统也得以快速发展。其中，对话系统能否向用户输出精准的对话回复，使得人机对话与现实生活中人与人之间的交流相契合，显得尤为重要。
[0003]因此，对话系统如何生成高质量的对话回复，是本领域技术人员亟待解决的一个问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种对话回复的生成方法、装置、设备及存储介质，能够解决相关技术中的问题。
[0005]第一方面，提供一种对话回复的生成方法，所述方法包括：
[0006]获取输入对话序列，所述输入对话序列为待回复的对话；根据所述输入对话序列获取上下文语义信息；根据所述输入对话序列获取知识信息，所述知识信息包括与所述输入对话序列在内容上关联的知识向量；根据所述输入对话序列获取句法信息，所述句法信息包括多样的句法向量；根据所述上下文语义信息、所述知识信息和所述句法信息，生成所述输入对话序列的对话回复。
[0007]在一种可能的实施方式中，所述根据所述输入对话序列获取上下文语义信息，包括：对所述输入对话序列进行语义编码，根据编码结果获取语义向量；基于所述语义向量和历史语义信息，获取所述输入对话序列的上下文语义信息，所述历史语义信息用于指示所述输入对话序列之前的对话中包括的语义信息。
[0008]在一种可能的实施方式中，基于所述语义向量和历史语义信息，获取所述输入对话序列的上下文语义信息，包括：基于所述语义向量和历史语义信息，通过对抗网络获取所述输入对话序列的上下文语义信息，所述上下文语义信息不包括句法信息。
[0009]在一种可能的实施方式中，所述根据所述输入对话序列获取知识信息，包括：根据所述输入对话序列在知识库中选择目标知识序列；对所述目标知识序列进行编码，根据编码结果所述知识信息。
[0010]在一种可能的实施方式中，所述根据所述输入对话序列获取句法信息，包括：获取所述输入对话序列的句法特征；对所述句法特征进行编码，根据编码结果获取句法特征向量；获取所述句法特征向量对应的多样的句法向量，得到所述句法信息。
[0011]在一种可能的实施方式中，所述根据所述上下文语义信息、所述知识信息和所述句法信息，生成所述输入对话序列的对话回复，包括：融合所述上下文语义信息、所述知识信息和所述句法信息，得到融合特征向量；对所述融合特征向量进行解码，根据解码结果生
成所述对话回复。
[0012]第二方面，提供一种对话回复的生成装置，所述装置包括：
[0013]第一获取模块，用于获取输入对话序列，所述输入对话序列为待回复的对话；
[0014]第二获取模块，用于根据所述输入对话序列获取上下文语义信息；
[0015]第三获取模块，用于根据所述输入对话序列获取知识信息，所述知识信息包括与所述输入对话序列在内容上关联的知识向量；
[0016]第四获取模块，用于根据所述输入对话序列获取句法信息，所述句法信息包括多样的句法向量；
[0017]生成模块，用于根据所述上下文语义信息、所述知识信息和所述句法信息，生成所述输入对话序列的对话回复。
[0018]在一种可能的实施方式中，所述第二获取模块，用于对所述输入对话序列进行语义编码，根据编码结果获取语义向量；基于所述语义向量和历史语义信息，获取所述输入对话序列的上下文语义信息，所述历史语义信息用于指示所述输入对话序列之前的对话中包括的语义信息。
[0019]在一种可能的实施方式中，所述第二获取模块，用于基于所述语义向量和历史语义信息，通过对抗网络获取所述输入对话序列的上下文语义信息，所述上下文语义信息不包括句法信息。
[0020]在一种可能的实施方式中，所述第三获取模块，用于根据所述输入对话序列在知识库中选择目标知识序列；对所述目标知识序列进行编码，根据编码结果获取所述知识信息。
[0021]在一种可能的实施方式中，所述第四获取模块，用于获取所述输入对话序列的句法特征；对所述句法特征进行编码，根据编码结果获取句法特征向量；获取所述句法特征向量对应的多样的句法向量，得到所述句法信息。
[0022]在一种可能的实施方式中，所述生成模块，用于融合所述上下文语义信息、所述知识信息和所述句法信息，得到融合特征向量；对所述融合特征向量进行解码，根据解码结果生成所述对话回复。
[0023]第三方面，还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由所述处理器加载并执行，以使计算机设备实现上述任一项所述的对话回复的生成方法。
[0024]第四方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行，以使计算机实现上述任一项所述的对话回复的生成方法。
[0025]第五方面，还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，所述计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从所述计算机可读存储介质读取所述计算机指令，处理器执行所述计算机指令，使得所述计算机设备执行上述任一所述的对话回复的生成方法。
[0026]本申请提供的技术方案至少可以带来如下有益效果：
[0027]本申请提供的技术方案，由于对话回复是基于输入对话序列的上下文语义信息、知识信息和句法信息生成的，因此，生成的对话回复兼顾了知识准确性与回复多样性之间
的平衡，提升了生成的对话回复的质量。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029]图1是本申请实施例提供的一种对话回复的生成方法的实施环境的示意图；
[0030]图2是本申请实施例提供的一种对话回复的生成模型的结构示意图；
[0031]图3是本申请实施例提供的一种对话回复的生成方法的流程图；
[0032]图4是本申请实施例提供的一种对话回复的生成装置的示意图；
[0033]图5是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图；
[0034]图6是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0035]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
[0036]本申请实施例提供了一种对话回复的生成方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法涉及人工智能技术。
[0037]人工智能是利用数字计算机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对话回复的生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取输入对话序列，所述输入对话序列为待回复的对话；根据所述输入对话序列获取上下文语义信息；根据所述输入对话序列获取知识信息，所述知识信息包括与所述输入对话序列在内容上关联的知识向量；根据所述输入对话序列获取句法信息，所述句法信息包括多样的句法向量；根据所述上下文语义信息、所述知识信息和所述句法信息，生成所述输入对话序列的对话回复。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述输入对话序列获取上下文语义信息，包括：对所述输入对话序列进行语义编码，根据编码结果获取语义向量；基于所述语义向量和历史语义信息，获取所述输入对话序列的上下文语义信息，所述历史语义信息用于指示所述输入对话序列之前的对话中包括的语义信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述语义向量和历史语义信息，获取所述输入对话序列的上下文语义信息，包括：基于所述语义向量和历史语义信息，通过对抗网络获取所述输入对话序列的上下文语义信息，所述上下文语义信息不包括句法信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述输入对话序列获取知识信息，包括：根据所述输入对话序列在知识库中选择目标知识序列；对所述目标知识序列进行编码，根据编码结果获取所述知识信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述输入对话序列获取句法信息，包括：获取所述输入对话序列的句法特征；对所述句法特征进行编码，根据编码结果获取句法特征向量；获取所述句法特征向量对应的多样的句法向量，得到所述句法信息。6.根据权利要求1
‑...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐金安，崔福伟，陈钰枫，刘健，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：