[发明专利]一种基于冷启动的多轮会话框架的方法

说明书

本发明公开了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，步骤1，本体设置；所述本体的设置内容包括话题、意图、槽位及其上述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，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；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。本发明能满足无训练语料直接冷启动多轮智能会话机器人的需求，本体设置实现可插拔的，即配即用的多轮任务型对话功能。

技术领域

本发明涉及智能会话系统领域，具体涉及一种基于冷启动的多轮会话框架的方法。

背景技术

随着AI技术的发展，智能会话技术得到大力发展。任务型的多轮会话是一种能基于特定领域任务与用户进行多轮交流会话的技术。通常多轮会话系统由一个管道结构实现。用户提问utterance通过自然语言理解NLU、对话状态追踪DST、策略动作POLICY和自然语言生成NLG的管道结构依次进行处理，得到系统回复。NLU是自然语言理解模块，用于理解用户的意图和槽位；DST对话状态追踪和POLICY策略学习模块对用户的状态以及系统采取的策略进行学习；NLG用于生成自然的系统回答。这些模块均可由深度学习模型进行学习实现，也可以由规则进行实现，但在实际运用中，因为不同领域的任务型会话系统均需要配置与不同领域、意图相关的槽位和管道结构模型或方法，仅有单一管道结构不足以满足商业多轮会话业务对于即配即用的需求，很难在无语料情况下进行冷启动。

专利申请文件CN202010019770-一种基于专有词纠正和冷启动的多轮对话智能客服系统，涉及有意图识别、槽位识别、多轮会话管理等技术特征，但其存在的问题是槽位识别冷启动是基于词典匹配，如果是数字、日期类型很难穷举所有数字组合，意图识别需要用模型训练，意图是非冷启动的，不能做到完全冷启动。

专利申请文件CN201811202675-一种实现智能对话中对话管理的方法，其中涉及有通过创建对话管理的意图流程和意图结构，优化词槽抽取流程，增加意图跳转机制，融合向下文中对话信息，实现对话过程中的意图跳转，词槽抽取与历史信息融合，多轮对话任务，尤其是意图与词槽间的关系及处理办法，但存在的问题是词槽抽取时如果发现多个词槽为空，没有明确对这些词槽提问的顺序，未考虑到在一些任务上词槽需要根据先后顺序依次填入的情况。

专利申请文件CN201910706857-一种智能交互平台训练方法、装置、设备，其中涉及对多用户提供同一冲突的槽位内容的解决方案，但这一冲突本质上是因为用户之间没有进行隔离和并发设计引起的，缺少对多用户交互进行意图槽位状态隔离的考虑。

因此需要一种基于冷启动的多轮会话框架的方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种基于冷启动的多轮会话框架的方法。

为解决上述技术问题，本发明新增一个任务配置模块，负责对不同领域的意图任务进行配置和统一管理。然后对自然语言理解、对话状态追踪、策略动作和自然语言生成的管道结构均定义了通用的解析方法。综上，本发明提供一种基于冷启动的多轮会话框架的方法，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、槽位及其上述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：