本申请适用于人机对话技术领域，提供了基于情感判定的多轮对话生成方法、装置及终端设备，该方法包括：获取对话信息；通过情感分类器识别对话信息中的第一情感信息，其中，情感分类器基于分类模型对对话信息包含的情绪进行识别和分类，第一情感信息表征对话信息的情感；基于第一情感信息，采用情感转移数学模型确定第二情感信息，其中，第二情感信息为多种第一情感信息中的一种情感信息，情感转移数学模型用于基于对话时间以及对话轮次确定第二情感信息；通过对话生成模型根据第二情感信息，输出含有第二情感信息的本轮对话。本申请可以提高情感分类器的识别精度，提升用户使用人机对话系统的体验感。人机对话系统的体验感。人机对话系统的体验感。
【技术实现步骤摘要】
基于情感判定的多轮对话生成方法、装置及终端设备
[0001]本申请属于人机对话
，尤其涉及多轮对话生成方法、装置及终端设备。
技术介绍
[0002]生成式的人机对话可以根据上下文的内容，自动生成正确且流畅的回复语句，在人机交互系统中发挥着重要作用。随着人机对话系统的不断发展，所应用领域不断扩大，人们更希望可以与机器进行有效地深入对话。
[0003]现有技术往往采用情感分类器，通过情感标签结合情感记忆、注意力机制、多任务学习和对抗学习等多种方式生成情感回复。从效果来看，情感识别精度还不够，无法生成贴合用户情感的对话影响了情感对话生成的效果。
[0004]因此，亟需一种能够准确把控用户情感，并进行有效回复的多轮对话生成方法，用以提高情感分类器的识别精度，提升用户的体验感受。
技术实现思路
[0005]为克服相关技术中存在的问题，本申请实施例提供了基于情感判定的多轮对话生成方法、装置及终端设备，可以提高情感分类器的识别精度，提升用户对人机对话系统的体验感。
[0006]本申请是通过如下技术方案实现的：
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种基于情感判定的多轮对话生成方法，包括：根据对话信息通过情感分类器识别第一情感信息，其中，情感分类器基于分类模型对对话信息包含的情绪进行识别和分类，第一情感信息表征对话信息的情感。基于第一情感信息，采用情感转移数学模型确定第二情感信息，其中，第二情感信息为多种第一情感信息中的一种情感信息，情感转移数学模型用于基于对话时间以及对话轮次确定第二情感信息。通过对话生成模型根据第二情感信息，输出含有第二情感信息的本轮对话，其中，对话生成模型用于生成语义正确且蕴含情绪的对话。
[0008]在第一方面的一种可能的实现方式中，基于第一情感信息，采用情感转移数学模型确定第二情感信息，包括：
[0009]结合对话时间判定模型和对话轮次判定模型确定情感转移数学模型，情感转移数学模型的表达式为：
[0010]z＝β*x+(1
‑
β)*y
[0011]式中，z表示情感转移值，β表示情感转移因子，β∈(0,1)，x表示对话时间判定模型中的时间判定值，y表示对话轮次判定模型中的轮次判定值，其中，对话时间判定模型依据短时间内用户情感信息难以发生变化的原则确定，对话轮次判定模型依据情感信息相同的两轮对话相近则不容易发生情感转移的原则确定。
[0012]比较情感转移值与预设情感转移阈值。若情感转移值大于预设情感转移阈值，则情感转移数学模型确定的第二情感信息与用户上轮对话的情感信息相同；若情感转移值小
于或等于预设情感转移阈值，则情感转移数学模型确定的第二情感信息与用户当前对话的情感信息相同。
[0013]在第一方面的一种可能的实现方式中，对话时间判定模型的表达式为：
[0014][0015]式中，x表示对话时间判定值，nth表示用户发起当前对话的轮次，T
i
表示用户发起当前对话的时刻，T
i
‑1表示用户发起上轮对话的时刻，T0为用户与人机对话系统建立对话的时刻，α表示平滑因子，为一个常数。
[0016]在第一方面的一种可能的实现方式中，对话轮次判定模型的表达式为：
[0017][0018]式中，y表示对话轮次判定值，nth表示用户发起当前对话的轮次，mth表示历史对话中与用户当前对话情感信息一致的最近轮次，α表示平滑因子，为一个常数。
[0019]在第一方面的一种可能的实现方式中，在通过情感分类器识别对话信息中的情感信息后，采用情感转移数学模型确定第二情感信息前，方法还包括：通过情感分类器判定用户当前对话信息中的情感信息和用户上轮对话信息中的情感信息是否一致，若不一致，则调用情感转移数学模型确定第二情感信息。
[0020]在第一方面的一种可能的实现方式中，通过情感分类器识别对话信息中的情感信息，包括：将对话信息映射至词向量空间，转换成对应的文本词向量；情感分类器根据文本词向量识别对话信息中的情感信息。
[0021]在第一方面的一种可能的实现方式中，通过对话生成模型根据第二情感信息，输出含有第二情感信息的本轮对话，包括：将第二情感信息嵌入至情感对话模型后，通过对话生成模型输出含有第二情感信息的本轮对话。
[0022]第二方面，本申请实施例提供了一种基于情感判定的多轮对话生成装置，包括：对话信息获取模块，用于获取对话信息；
[0023]情感转移判定模块，用于根据对话信息通过情感分类器识别第一情感信息，其中，情感分类器基于分类模型对对话信息包含的情绪进行识别和分类，第一情感信息表征对话信息的情感。情感转移判定模块，还用于基于第一情感信息，采用情感转移数学模型确定第二情感信息，其中，第二情感信息为多种第一情感信息中的一种情感信息，情感转移数学模型用于基于对话时间以及对话轮次确定第二情感信息。以及，情感对话输出模块，用于通过对话生成模型根据第二情感信息，输出含有第二情感信息的本轮对话，其中，对话生成模型用于生成语义正确且蕴含情绪的对话。
[0024]第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如第一方面任一项所述的基于情感判定的多轮对话生成方法。
[0025]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的基于情感判
定的多轮对话生成方法。
[0026]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的基于情感判定的多轮对话生成方法。
[0027]本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
[0028]本申请实施例获取用户的对话信息后，通过情感分类器识别出第一情感信息，再基于第一情感信息，采用情绪转移数学模型确定第二情感信息，最后通过对话生成模型根据第二情感信息，输出含有第二情感信息的情感对话。本申请提供的技术方案在情感分类器识别的情感信息基础上，引入了情绪转移数学模型，情绪转移数学模型根据对话时间和对话轮次能够更加精准地识别用户的真实情绪，因此，避免了情感分类器只通过当前对话就确定用户情绪，而产生的用户情感识别精度低，无法准确把控用户情感并生成有效回复的问题，提高了情感分类器的识别精度，提升了用户使用人机对话系统的体验感。
[0029]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0031]图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于情感判定的多轮对话生成方法，其特征在于，包括：获取对话信息；通过情感分类器识别所述对话信息中的第一情感信息，其中，所述情感分类器基于分类模型对所述对话信息包含的情绪进行识别和分类，所述第一情感信息表征所述对话信息的情感；基于所述第一情感信息，采用情感转移数学模型确定第二情感信息，其中，所述第二情感信息为多种所述第一情感信息中的一种情感信息，情感转移数学模型用于基于对话时间以及对话轮次确定所述第二情感信息；通过对话生成模型根据所述第二情感信息，输出含有所述第二情感信息的本轮对话，其中，所述对话生成模型用于生成语义正确且蕴含情绪的对话。2.如权利要求1所述的基于情感判定的多轮对话生成方法，其特征在于，所述基于所述第一情感信息，采用情感转移数学模型确定第二情感信息，包括：结合对话时间判定模型和对话轮次判定模型确定所述情感转移数学模型，所述情感转移数学模型的表达式为：z＝β*x+(1
‑
β)*y式中，z表示情感转移值，β表示情感转移因子，β∈(0,1)，x表示对话时间判定模型中的对话时间判定值，y表示对话轮次判定模型中的对话轮次判定值；比较所述情感转移值与预设情感转移阈值；若所述情感转移值大于所述预设情感转移阈值，则所述情感转移数学模型确定的所述第二情感信息与用户上轮对话的第一情感信息相同；若所述情感转移值小于或等于所述预设情感转移阈值，则所述情感转移数学模型确定的所述第二情感信息与用户当前对话的第一情感信息相同。3.如权利要求2所述的基于情感判定的多轮对话生成方法，其特征在于，所述对话时间判定模型的表达式为：式中，x表示对话时间判定值，nth表示用户发起当前对话的轮次，T
i
表示用户发起当前对话的时刻，T
i
‑1表示用户发起上轮对话的时刻，T0为用户与人机对话系统建立对话的时刻，α表示平滑因子，为一个常数。4.如权利要求2所述的基于情感判定的多轮对话生成方法，其特征在于，所述对话轮次判定模型的表达式为：式中，y表示对话轮次判定值，nth表示用户发起当前对话的轮次，mth表示历史对话中与用户当前对话情感信息一致的最近轮次，α表示平滑因子，为一个常数。5.如权利要求1所述的基于情感判定的多轮对话生成方法，其特征在于，在所述通过...
【专利技术属性】
技术研发人员：高凯，勾智楠，周二亮，赵天龙，董超，
申请(专利权)人：河北尚云信息科技有限公司河北经贸大学，
类型：发明
国别省市：
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