【技术实现步骤摘要】
融合情绪的对话应答方法、装置、终端及存储装置
[0001]本申请涉及人机交互
，特别是涉及一种融合情绪的对话应答方法、装置、终端及存储装置。
技术介绍
[0002]随着语音、语义处理技术的发展，基于语音的人机交互技术取得了较大的进步。机器人能够听懂用户的口语对话，并能够根据内容给予合适的应答作为响应。而日常的人与人对话过程中，包括语音、语调、肢体动作等能够表达说话人情绪状态的信息，对于听话人理解对话内容具有不可或缺的作用，听话人将综合以上信息理解说话人的内容并给予包含特定情绪的对话应答作为反馈。
[0003]目前现有的对话应答生成技术主要以说话人所口述的内容为基础而生成的对话应答，没有考虑说话人在说话时的情绪信息，反馈的对话应答过于呆板，使得用户体验不佳。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种融合情绪的对话应答方法、装置、终端及存储装置，以解决现有的人机交互过程中，对话应答过于呆板、没有情绪导致用户体验不佳的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种融合情绪的对话应
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种融合情绪的对话应答方法，其特征在于，其包括：接收用户输入的语音信息，并将所述语音信息转换为文本信息和声音信号；利用训练好的深度学习模型分析所述文本信息、所述声音信号，得到所述用户的情感向量；将所述文本信息向量化，得到文本向量；将所述文本向量、所述情感向量输入至训练好的对话应答生成模型，输出第一对话应答。2.根据权利要求1所述的融合情绪的对话应答方法，其特征在于，所述输出第一对话应答的步骤之后，还包括：分析所述文本信息得到当前对话的主题、意图和背景；从预设的情感语料库中搜索与所述当前对话的主题、意图和背景匹配的第二对话应答；分别计算所述第一对话应答、所述第二对话应答与所述当前对话的余弦相似度；选择余弦相似度更高的对话应答作为最终对话应答。3.根据权利要求1所述的融合情绪的对话应答方法，其特征在于，所述利用训练好的深度学习模型分析所述文本信息、所述声音信号，得到所述用户的情感向量的步骤，包括：利用训练好的第一深度学习模型分析所述文本信息，得到文本情绪向量；利用训练好的第二深度学习模型分析所述声音信号，得到声音情绪向量；将所述文本情绪向量和所述声音情绪向量进行加权平均，得到所述情感向量。4.根据权利要求1所述的融合情绪的对话应答方法，其特征在于，所述情感向量包括五种情感元素，分别为喜悦、悲伤、惊讶、愤怒和正常。5.根据权利要求1所述的融合情绪的对话应答方法，其特征在于，所述将所述文本信息向量化，得到文本向量的步骤，包括：利用分词工具对所述文本信息进行分词处理，并使用预设停用词表去除所述文本信息中的停用词；通过预先训练好的词向量模型将分词处理后的文本信息向量化，得到文本向量...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹风山，杜振军，杜威，王晓东，王海鹏，王晓峰，
申请(专利权)人：山东新松工业软件研究院股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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