[发明专利]一种基于冷启动的多轮会话框架的方法有效
申请号: | 202011116933.9 | 申请日: | 2020-10-19 |
公开(公告)号: | CN112214589B | 公开(公告)日: | 2022-08-09 |
发明(设计)人: | 张灿;房鹏展 | 申请(专利权)人: | 焦点科技股份有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/35 |
代理公司: | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 陈建和 |
地址: | 210032 江苏省南京*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 冷启动 会话 框架 方法 | ||
1.一种基于冷启动的多轮会话框架的方法,其特征在于,包括对本体进行设置、话题追踪器、对话流管理、自然语言理解、对话状态追踪、策略动作、自然语言生成的步骤,具体如下:
步骤1,本体设置;所述本体的设置内容包括话题、意图、槽位及其三者的触发规则和机器人回答话术;
步骤2,话题追踪器;采用预训练文本分类模型判断用户提问的类型,所述提问的类型包括问答型、任务型和闲聊型;话题追踪器作为门控仅允许任务型提问进入后续多轮会话流程,同时允许会话在问答型、任务型和闲聊型之间任意跳转;
步骤3,对话流管理;将任务型提问依次进行自然语言理解、对话状态追踪、策略动作和自然语言生成的处理,生成系统回答发送至用户,具体为:
步骤3-1,自然语言理解;自然语言理解基于步骤1中本体设置的意图和槽位的触发规则,从用户提问中抽取意图和槽位,生成用户动作,所述用户动作包括意图、意图概率、告知槽、查询槽,和候选的歧义意图、一值多槽、一槽多值的字段的解析结果;判断用户动作中的意图和槽位有无歧义,无歧义转到步骤3-2,有歧义转到步骤3-c,重新获得无歧义的用户动作后再转到步骤3-2;
步骤3-c,澄清机制;当用户动作中存在歧义意图、一值多槽和一槽多值的槽位歧义时,要求用户从歧义意图和槽位中选择一个确定值,消除歧义后更新用户动作;
步骤3-2,对话状态追踪;内置一个由关键字和值组成的系统状态表,所述关键字来自于本体设置中所有话题、意图、槽位的英文表示,其初始值设为NULL,
利用操作预测器模块解析用户动作,并判断系统状态表中每个关键字对应的操作,所属操作包括“保留”、“删除”、“更新”、“确认”;状态生成器模块根据每个关键字的操作对系统状态表中的关键字的值进行修改;
步骤3-3,策略动作;所述策略动作是根据系统状态表判断当前会话的意图的类型和进度,生成系统动作;所述意图是步骤1中设置的意图,所述系统动作的字段包括类型、候选项、意图、和查询结果;
步骤3-4,自然语言生成;结合系统动作和本体设置中的机器人回答话术生成系统回答。
2.如权利要求1所述的一种基于冷启动的多轮会话框架的方法,其特征在于:所述步骤1中,所述话题、意图、槽位之间的关系为包含关系:一个话题下包含任意数量个意图,每个意图下包含任意数量个槽位;所述槽位分为告知槽和查询槽,所述查询槽是指用户在某一意图下能够查询到的信息,所述告知槽是指系统完成查询槽时要求用户告知才能完成任务的信息;所述话题的设置内容包括:话题英文表示、话题中文解释、话题触发词、话题触发规则、话题触发时的回答话术和意图;所述话题触发词和话题触发规则是或关系,所述或关系是指当用户提问包含任意一个触发词或者符合任意一个触发规则,即启动话题触发时的回答话术对用户进行回复;所述话题触发时的回答话术是指设定若干条回答话术用于提示用户在该话题下可进行的意图会话,所述意图的设置包括意图英文表示、意图中文解释、意图触发词、意图触发规则、告知槽、告知槽填充关系、查询槽、意图回答话术;所述意图触发词和意图触发规则两者是或关系;所述告知槽包括对任意数量个槽位进行设置,每个槽位设置包括槽位英文表示、槽位中文解释、槽位提取规则、槽位询问话术;所述告知槽填充关系是指:设置当完成某一意图时要求用户对告知槽完成填充的数量以及填充时槽位应遵循的顺序;设置查询天气意图的告知槽是城市、区域和日期三个槽位,所述查询槽包括对任意数量个槽位进行设置,每个槽位设置包括槽位英文表示、槽位中文解释、槽位触发词;所述意图回答话术是指对不同类型的意图进度设置不同的回答话术,所述意图进度包括三种类型:启动态、进行态、完成态;意图回答话术要求对启动态和完成态两种意图进度设置回答话术,进行态的回答话术在所述告知槽的槽位询问话术中已进行定义;所述启动态的回答话术是指:当根据触发词或触发规则匹配到某一意图时,引导用户填充告知槽;所述完成态的回答话术指:设置告知用户查询槽信息时的回答话术。
3.如权利要求2所述的一种基于冷启动的多轮会话框架的方法,其特征在于:所述步骤2中,所述分类的具体判定方法是:文本分类模型分别预测用户提问的类型的概率,概率的最大值所对应的类型即为用户提问所属会话类型;当用户提问被分类为问答型,交由单轮问答模型进行处理,当用户提问被分类为闲聊型,交由闲聊模型处理,当用户提问被分类为任务型,交由多轮会话框架中的对话流管理模型进行处理。
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