[发明专利]使用卷积神经网络的对话相关性建模

摘要

本公开的非限制性示例描述了一种卷积神经网络(CNN)架构，该架构被配置成评估查询－响应配对的对话相关性。提供了一种CNN模型。该CNN模型包括：第一分支、第二分支、以及多层感知器(MLP)层。第一分支包括用于处理查询的多个采用动态池化的卷积层。第二分支包括用于处理针对所述查询的候选响应的多个采用动态池化的卷积层。MLP层被配置成基于对话相关性来对查询－响应配对进行排名。使用CNN模型来并行地处理查询和候选响应。使用所述MLP层基于传递自所述第一分支的第一输入和传递自所述第二分支的第二输入来生成所述查询－响应配对的配对级排名。一个或多个查询－响应配对的排名可被输出。还描述了其他示例。

主权项

一种方法，包括：提供卷积神经网络(CNN)模型，所述CNN模型被配置成评估查询－响应配对的对话相关性，其中所述CNN模型包括：第一分支，所述第一分支包括用于处理查询的多个采用动态池化的卷积层，第二分支，所述第二分支包括用于处理针对所述查询的候选响应的多个采用动态池化的卷积层，以及多层感知器(MLP)层，所述MLP层被配置成基于对话相关性来对查询－响应配对进行排名；并行地使用所述CNN模型来处理所述查询和所述候选响应；使用所述MLP层基于传递自所述第一分支的第一输入和传递自所述第二分支的第二输入来生成所述查询－响应配对的配对级排名；以及输出一个或多个查询－响应配对的排名。