[发明专利]一种基于关键词的回复生成方法

权利要求书

1.一种基于关键词的回复生成方法，其特征在于：所述基于关键词的回复生成方法包括以下步骤：

步骤一：根据输入的消息生成关键词；

步骤二：以步骤一输入的消息和生成的关键词作为输入，进行解码；

将步骤一输入的消息转化成上下文向量，将步骤一中生成的第一个关键词和上下文向量送入解码器得到预测结果，若得到的预测结果与第一个关键词一致，则将第二个关键词和上下文向量送入解码器；若得到的预测结果与第一个关键词不一致，则仍将第一个关键词和上下文向量送入解码器，直至得到的预测结果与第一个关键词一致后，再将第二个关键词和上下文向量送入解码器，直至所有关键词按顺序送入解码器，并得到预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于关键词的回复生成方法，其特征在于：所述步骤一中根据输入的消息生成关键词具体分为两种情况：

第一种情况为在训练过程中从标准答案中提取所有名词作为关键词；

第二种情况为在预测过程中根据输入的消息使用互信息的值预测出关键词。

3.根据权利要求2所述的一种基于关键词的回复生成方法，其特征在于：所述步骤二中关键词和上下文向量送入解码器得到预测结果通过以下公式实现：

z_i＝σ(W_zEy_i+U_zs_i-1+C_zc_i+V_zt_j)

r_i＝σ(W_rEy_i+U_rs_i-1+C_rc_i+V_rt_j)

k_i＝σ(W_kEy_i+U_ks_i-1+C_kc_i+V_kt_j)

其中z_i为更新门，σ为非线性激活函数，W_z、U_z、C_z、V_z、W_r、U_r、C_r、V_r、W_k、U_k、C_k、V_k、U、C、V为可学习参数，E为词向量矩阵，y_i为i时刻预测结果的独热表示，s_i-1为第i-1时刻解码器隐层状态向量，c_i为i时刻的上下文向量，t_j为第j个关键词的独热表示，r_i为忘记门，k_i为关键词门，为i时刻的新记忆向量，°为按向量元素逐个相乘，tanh为激活函数。

4.一种权利要求1所述方法的应用，其特征在于，将所述方法应用于计算机人工智能聊天机器人的人机对话系统中基于关键词的回复生成过程。