【技术实现步骤摘要】
对话内容的生成、装置、设备及计算机存储介质
[0001]本申请实施例涉及电子信息
，尤其涉及对话内容的生成、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
[0002]随着电子信息技术的发展，越来越多的工作都可以通过神经网络模型完成。例如，在智能对话的场景中，利用神经网络模型可以和用户智能对话，回答用户提出的问题。在相关技术中，通常引入历史对话作为参考生成回复，但是，由于历史对话中包含大量噪声，不能生成高质量回复，导致对话准确性差、对话效率低。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本申请实施例提供一种对话内容的生成、装置、设备及计算机存储介质，以解决上述部分或全部问题。
[0004]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种对话内容的生成，包括：基于当前对话的对话内容，获得与对话内容相关的历史对话；在历史对话中获得至少一个关键词，并确定每个关键词对应的权重；根据当前对话的对话内容获得至少一个候选词，并确定每个候选词对应的权重；根据至少一个关键词及其对应的权重，以及，至少一个候选词及其对应的权重，预测当前对话
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种对话内容的生成方法，其包括：基于当前对话的对话内容，获得与所述对话内容相关的历史对话；在所述历史对话中获得至少一个关键词，并确定每个关键词对应的权重；根据所述当前对话的对话内容获得至少一个候选词，并确定每个候选词对应的权重；根据所述至少一个关键词及其对应的权重，以及，所述至少一个候选词及其对应的权重，预测所述当前对话的待生成内容。2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：根据所述当前对话的对话内容、所述历史对话，以及，所述当前对话的已预测内容，确定概率向量，所述概率向量用于指示在预测所述当前对话的待生成内容时，所述候选词相比于所述关键词的权重。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述至少一个关键词及其对应的权重，以及，所述至少一个候选词及其对应的权重，预测所述当前对话的待生成内容，包括：根据所述概率向量与所述至少一个候选词的权重进行计算得到所述至少一个候选词的预测概率；根据所述概率向量与所述至少一个关键词的权重进行计算得到所述至少一个关键词的预测概率；根据所述至少一个候选词及其对应的预测概率，以及，所述至少一个关键词及其对应的预测概率，预测所述当前对话的待生成内容。4.根据权利要求2所述的方法，其中，根据所述当前对话的对话内容、所述历史对话，以及，所述当前对话的已预测内容，确定概率向量，包括：对所述当前对话的对话内容进行编码得到所述当前对话的特征表示；对所述历史对话进行编码得到所述历史对话的特征表示；对所述当前对话的已预测内容进行编码得到已预测内容的特征表示；根据所述已预测内容的特征表示对所述当前对话的特征表示进行加权运算得到第一矩阵；对所述已预测内容的特征表示进行加权运算得到第二矩阵；根据所述第一矩阵、所述第二矩阵以及所述历史对话的特征表示进行加权运算得到所述概率向量。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述当前对话的对话内容进行编码得到所述当前对话的特征表示，包括：分别对所述当前对话的对话内容中的每一个语句进行编码得到至少一个语句的特征表示；对所述至少一个语句的特征表示进行编码得到所述当前对话的特征表示。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述当前对话的对话内容获得至少一个候选词，并确定每个候选词对应的权重，包括：根据所述当前对话的特征表示以及所述当前...
【专利技术属性】
技术研发人员：张伟生，宋凯嵩，康杨杨，孙常龙，林君，
申请(专利权)人：阿里巴巴新加坡控股有限公司，
类型：发明
国别省市：
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