一种上下文感知的对话信息提取系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种上下文感知的对话信息提取系统及方法，属于对话信息提取技术领域。本发明专利技术为每种实体类型设置了独立的模型，包括编码器模块和上下文感知增强模块，这使得模型能够更加关注自己所属类型的特征信息，提高了对不同类型实体特征的感知能力；本发明专利技术引入了上下文感知增强模块CAEM，能够捕捉多轮对话间的语境关联信息，通过自注意力机制和多层感知机构建上下文全局特征，同时融合上下文增强的特征信息，从而更好地建模上下文信息。本发明专利技术解决了现有对话信息提取方法中上下文建模有限、对复杂上下文依赖关系建模能力不足的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于对话信息提取，尤其涉及一种上下文感知的对话信息提取系统及方法。

技术介绍

1、对话信息提取是指从对话中自动抽取和获取有价值的信息或知识的过程。对话信息提取的目标是从对话中识别和提取出关键信息、实体、关系等，以帮助理解对话内容、生成回复或支持后续的决策和分析。对话信息提取可以涉及以下几个方面：(1)实体提取：利用命名实体识别(ner)技术或基于规则和模式匹配的方法，从对话中识别并提取出具体的实体；(2)关系提取：通过依存句法分析、语义角色标注等技术来实现，识别对话中不同实体之间的关系；(3)意图识别：确定对话参与者的意图或目的，意图识别常见的方法包括基于规则、基于统计的分类器或深度学习模型；(4)信息抽取：信息抽取可以通过基于规则、模式匹配或基于机器学习的方法，从对话中抽取特定的信息片段；(5)对话摘要：根据对话的内容，生成对话的概要或摘要。对话摘要可以帮助快速了解对话的主题和关键信息。

2、有效的对话信息提取方法通常需要结合多种技术和方法，如自然语言处理、机器学习和知识图谱等，目前常用的信息提取方法包括plain-classifi本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种上下文感知的对话信息提取系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的上下文感知的对话信息提取系统，其特征在于，所述对话信息提取模型的损失函数的表达式如下：

3.根据权利要求1所述的上下文感知的对话信息提取系统，其特征在于，所述对话信息提取模型包括：

4.根据权利要求1所述的上下文感知的对话信息提取系统，其特征在于，所述编码器模块，包括：

5.根据权利要求3所述的上下文感知的对话信息提取系统，其特征在于，所述匹配模块，包括：

6.根据权利要求3所述的上下文感知的对话信息提取系统，其特征在于，所述上下文感知增强模块，包...

【技术特征摘要】

1.一种上下文感知的对话信息提取系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的上下文感知的对话信息提取系统，其特征在于，所述对话信息提取模型的损失函数的表达式如下：

3.根据权利要求1所述的上下文感知的对话信息提取系统，其特征在于，所述对话信息提取模型包括：

4.根据权利要求1所述的上下文感知的对话信息提取系统，其特征在于，所述编码器模块，包括：

5.根据权利要求3所述的上下文感知的对话信息提取系统，其特征在于，所述匹配模块，包括：

6.根据权利要求3所述的上下文感知的对话信...

【专利技术属性】
技术研发人员：滕飞，李航，胡节，陈志强，贺百胜，朱宗海，李康，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：