[发明专利]基于人工智能的信息生成方法和装置有效
申请号: | 201711432661.1 | 申请日: | 2017-12-26 |
公开(公告)号: | CN108038230B | 公开(公告)日: | 2022-05-20 |
发明(设计)人: | 张元哲;王丽杰 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/33 | 分类号: | G06F16/33;G06F16/332;G06N3/04 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 人工智能 信息 生成 方法 装置 | ||
本申请实施例公开了基于人工智能的信息生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:接收用户输入的文本信息;从文本信息中提取出关键词,生成第一关键词集合;基于文本信息和第一关键词集合,生成第二关键词集合,其中,第二关键词是用于回复文本信息的反馈信息中的关键词;基于文本信息和第二关键词集合,生成反馈信息。该实施方式提高了反馈信息与用户输入的文本信息之间的相关性。
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域,具体涉及互联网技术领域,尤其涉及基于人工智能的信息生成方法和装置。
背景技术
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
目前,聊天机器人受到学术界和工业界的广泛关注。聊天机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的程序。现有的聊天机器人在接收到用户输入的对话句子后,通常是使用检索匹配技术从对话数据库中得到最合适的回复,其中,对话数据库中一般存储有预先收集的大量的对话数据。该回复与该对话句子之间的相关性通常较低。
发明内容
本申请实施例提出了基于人工智能的信息生成方法和装置。
第一方面,本申请实施例提供了一种基于人工智能的信息生成方法,该方法包括:接收用户输入的文本信息;从上述文本信息中提取出关键词,生成第一关键词集合;基于上述文本信息和上述第一关键词集合,生成第二关键词集合,其中,第二关键词是用于回复上述文本信息的反馈信息中的关键词;基于上述文本信息和上述第二关键词集合,生成反馈信息。
在一些实施例中,上述方法还包括:输出所生成的反馈信息。
在一些实施例中,上述基于上述文本信息和上述第一关键词集合,生成第二关键词集合,包括:确定上述文本信息中是否存在归属于预设的类别标识集合中的类别标识所指示的类别的字符或字符串,若是,则将归属于该类别的字符或字符串替换为相应的标记,以生成新文本信息,其中,上述类别标识集合中的类别标识预先关联有标记;将上述新文本信息和上述第一关键词集合输入预先训练的第一双向长短期记忆网络,得到上述第二关键词集合,其中,上述第一双向长短期记忆网络用于表征输入信息与第二关键词集合之间的对应关系,上述输入信息包括文本信息和该文本信息所关联的第一关键词集合。
在一些实施例中,上述基于上述文本信息和上述第二关键词集合,生成反馈信息,包括:将上述新文本信息和所生成的第二关键词集合输入预先训练的第二双向长短期记忆网络,得到初始反馈信息,其中,上述第二双向长短期记忆网络用于表征输入信息与初始反馈信息之间的对应关系,该输入信息包括文本信息和该文本信息所关联的第二关键词集合;基于所得的初始反馈信息,生成反馈信息。
在一些实施例中,上述基于所得的初始反馈信息,生成反馈信息,包括:确定所得的初始反馈信息中是否存在与上述类别标识集合中的类别标识关联的标记;响应于确定所得的初始反馈信息中存在与上述类别标识集合中的类别标识关联的标记,则对所得的初始反馈信息中的标记进行字符填充,以生成反馈信息。
在一些实施例中,上述类别标识集合中存在所指示的类别为数值或数量词的目标类别标识;以及上述对所得的初始反馈信息中的标记进行字符填充,包括:若所得的初始反馈信息中存在与上述目标类别标识对应的目标标记,则从所得的初始反馈信息中提取关键词作为查询词;获取预设的信息列表,其中,上述信息列表中的每条信息包括第一信息和第二信息,上述第二信息为数值或数量词;在上述信息列表中查找所包括的第二信息归属于上述目标类别标识所指示的类别、且所包括的第一信息与上述查询词匹配的目标信息,并将上述目标信息中的第二信息填充至上述目标标记所在的位置。
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