[发明专利]一种基于生成式常识辅助增强对话中情绪识别的方法在审
| 申请号： | 202310226293.4 | 申请日： | 2023-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN116595985A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 蔡华;张爱清 | 申请（专利权）人： | 华院计算技术（上海）股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F16/36;G06N3/0455;G06N3/047;G06N3/09 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 罗朗;林嵩 |
| 地址： | 200436 上海市静*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成式常识辅助增强对话中情绪识别的方法，包括构建预训练模型，获取训练用对话所包含的话语隐状态；利用常识图谱生成模型得到上下文相关的推断结果集合，得到常识图谱的特征编码集合；基于话语隐状态、上下文文本对以及常识图谱的特征编码集合进行辅助性回复生成任务，并计算生成损失；计算监督对比学习损失和交叉熵损失；基于生成损失、监督对比学习损失以及交叉熵损失计算总体训练损失，并对所述预训练模型进行训练。采用监督对比学习和回复生成任务的多任务学习框架，利用常识知识辅助回复生成任务来增强模型处理上下文信息的能力，对话系统能够识别说话人的情绪，就能更有针对性地做出回复。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 常识 辅助 增强 对话 情绪 识别 方法 | ||
【主权项】：
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