【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于增强提示的可控回复生成方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、多轮对话系统是指可以模拟人类对话行为，通过自然语言与用户进行交互，完成特定任务的计算机程序。早期的多轮对话系统主要基于规则匹配和模板填充的方法，这种方法在面对复杂、多变的对话场景时，表现不佳。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的多轮对话系统逐渐成为了主流。这类系统可以自动从大量对话数据中学习到对话的规律，生成符合上下文要求的回复。
2、在多轮对话中，情感因素对于对话的流畅性和用户体验具有重要影响。情感可控生成技术是指可以根据对话的上下文和用户的需求，自动调整对话中情感属性的技术。但目前多轮对话场景下的可控回复生成的上下文属性的一致性难以保证，导致用户体验下降。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于增强提示的可控回复生成方法、装置及存储介质，用以解决现有技术中多轮对话场景下用户体验差的技术问题。
2、第一方面，本专利技术提供一种基于增强提示的可控回复生成方法，包括
3、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于增强提示的可控回复生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于增强提示的可控回复生成方法，其特征在于，所述对所述多轮对话历史文本进行词级别的文本特征提取，获得词级别文本特征，包括：
3.根据权利要求2所述的基于增强提示的可控回复生成方法，其特征在于，所述根据所述多轮对话历史文本中的单词的词性获取词级别文本特征，包括：
4.根据权利要求2所述的基于增强提示的可控回复生成方法，其特征在于，所述根据所述多轮对话历史文本中的音节词获取词级别文本特征，包括：
5.根据权利要求2所述的基于增强提示的可控回复...
【技术特征摘要】
1.一种基于增强提示的可控回复生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于增强提示的可控回复生成方法，其特征在于，所述对所述多轮对话历史文本进行词级别的文本特征提取，获得词级别文本特征，包括：
3.根据权利要求2所述的基于增强提示的可控回复生成方法，其特征在于，所述根据所述多轮对话历史文本中的单词的词性获取词级别文本特征，包括：
4.根据权利要求2所述的基于增强提示的可控回复生成方法，其特征在于，所述根据所述多轮对话历史文本中的音节词获取词级别文本特征，包括：
5.根据权利要求2所述的基于增强提示的可控回复生成方法，其特征在于，所述根据所述多轮对话历史文本中的语气助词和习语获取词级别文本特征，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：孔庆超，邹瀚仪，李子乾，毛文吉，胡若云，徐会芳，梁攀飞，曾大军，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。