[发明专利]基于对话逻辑的多轮口语理解方法、系统、装置有效
| 申请号： | 201910661448.0 | 申请日： | 2019-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN110413752B | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 向露;白赫;周玉;宗成庆 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于人机对话技术领域，具体涉及一种基于对话逻辑的多轮口语理解方法、系统、装置，旨在解决现有多轮口语理解方法对历史对话数据利用率低的问题。本系统方法包括获取当前对话数据、历史对话数据；通过双向门控循环神经网络，分别将当前对话数据和历史对话数据编码成输入向量和记忆向量；根据所述输入向量、所述记忆向量，通过基于注意力机制的记忆检索方法生成语境知识向量；基于所述语境知识向量和所述当前对话数据，通过多轮口语理解模型获取当前对话数据的意图分类信息和语义槽填充信息。本发明可以在多轮口语理解中对历史对话数据高效的利用，提升语言理解在多轮场景下的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对话 逻辑 口语 理解 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于对话逻辑的多轮口语理解方法，其特征在于，该方法包括：步骤S10，获取口语理解数据集；所述口语理解数据集包括当前对话数据、历史对话数据；步骤S20，通过双向门控循环神经网络，分别将所述当前对话数据和所述历史对话数据编码成输入向量和记忆向量；步骤S30，根据所述输入向量、所述记忆向量，通过基于注意力机制的记忆检索方法生成语境知识向量；步骤S40，基于所述语境知识向量和所述当前对话数据，通过多轮口语理解模型获取当前对话数据的意图分类信息和语义槽填充信息；其中，所述基于注意力机制的记忆检索方法为基于注意力机制得到输入向量的权重对记忆向量进行加权求和，生成语境知识向量的方法；所述多轮口语理解模型基于层叠式的双向循环神经网络构建，用于基于当前对话数据及其对应的语境知识向量获取当前对话数据的意图分类信息和语义槽填充信息。
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