一种基于任务驱动的多轮对话的智能问答方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109446306A(43)申请公布日2019.03.08(21)申请号201811202665.5(22)申请日2018.10.16(71)申请人浪潮软件股份有限公司地址250101山东省济南市高新区浪潮路1036号(72)发明人郭运艳李明明曾光潘心冰(74)专利代理机构济南信达专利事务所有限公司37100代理人王守梅(51)Int.Cl.G06F16/332(2019.01)G06F16/35(2019.01)G06F16/36(2019.01)G06F17/27(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图1页(54)发明名称一种基于任务驱动的多轮对话的智能问答方法(57)摘要本发明公开了一种基于任务驱动的多轮对话的智能问答方法，具体方法包括针对不同的任务进行数据准备，通过训练获得意图分类模型和要素抽取模型，通过多轮对话管理机制和决策机制推动每轮对话的进行从而完成智能问答的方法；其中意图分类模型和要素抽取模型，用于分析用户的问句或回答内容的意图和关键要素；多轮对话管理机制和决策机制，用于通过不断地根据当前状态决策下一步应该采取的最优动作，有效辅助用户完成围绕任务的多轮对话。本发明的一种基于任务驱动的多轮对话的智能问答方法和现有技术相比，实现自动发起引导和限定范围内的多轮对话，提高了人机交互的成功概率，能够满足人们对于快速、准确地获取信息的需求。CN109446306ACN109446306A权利要求书1/2页1.一种基于任务驱动的多轮对话的智能问答方法，其特征在于，针对不同的任务进行数据准备，通过训练获得意图分类模型和要素抽取模型，通过多轮对话管理机制和决策机制推动每轮对话的进行从而完成智能问答的方法；其中意图分类模型和要素抽取模型，用于分析用户的问句或回答内容的意图和关键要素；多轮对话管理机制和决策机制，用于通过不断地根据当前状态决策下一步应该采取的最优动作，有效辅助用户完成围绕任务的多轮对话。2.根据权利要求1所述的一种基于任务驱动的多轮对话的智能问答方法，其特征在于，通过训练获得意图分类模型和要素抽取模型，所述的训练包括通过逻辑回归判断用户的意图是否发生转移；具体方法为，综合考虑同一个任务上下文的相关度，将相关单特征的余弦相似和分布式相似作为逻辑回归分类的特征向量，用于判断意图是否发生转移。3.根据权利要求2所述的一种基于任务驱动的多轮对话的智能问答方法，其特征在于，所述的单特征包括TF-IDF、卡方、信息熵；所述的单特征的基础采用Bi-LSTM方法训练进行实体识别。4.根据权利要求1所述的一种基于任务驱动的多轮对话的智能问答方法，其特征在于，所述的多轮对话管理机制和决策机制是以用户话语的要素为驱动建立会话机制；会话机制包括两种：单任务多轮对话，当该任务的要素用户未明确或者提供数据不全时，机器引导用户完成要素提供；多个任务混合进行多轮对话，当出现任务嵌套现象时，当同一问题的反问次数超过用户设定值时，返回到上一个未结束的任务。5.根据权利要求4所述的一种基于任务驱动的多轮对话的智能问答方法，其特征在于，首先将关键要素归类为实体类型的词槽，通过词槽识别和多次询问、澄清、确认动作准确获取用户的关注关键点；将不同的任务归结为不同类别的意图，通过意图识别并确定用户的对话目的。6.一种基于任务驱动的多轮对话的智能问答系统，其特征在于，所述的智能问答系统以相应的知识数据库为基础，包括自然语言处理模块、对话管理模块、问题语义理解模块、答案检索获取模块以及知识库构件更新模块；自然语言处理模块，用于对用户输入问题和知识库进行预处理；对话管理模块，用于上下文问句的复杂问题处理；问题语义理解模块，用于对单个问题进行语义理解；答案检索获取模块，用于获取问题答案；知识库构件更新模块，用于更新知识库，使得知识库更好的组织知识，更快速准备检索答案。7.根据权利要求6所述的一种基于任务驱动的多轮对话的智能问答系统，其特征在于，自然语言处理模块包括关键词提取单元、领域词典获取单元、用户问题元素提取单元；关键词提取单元，用于对用户输入问题和知识库进行中文分词和雌性标注，以便关键词的提取；领域词典获取单元，用于抽取知识库的实体和新词发现，以便获取领域词典；2CN109446306A权利要求书2/2页用户问题元素提取单元，用于对用户输入问题进行句法分析和语义角色标注，以便获取用户问题的主谓宾及施事受事。8.根据权利要求6所述的一种基于任务驱动的多轮对话的智能问答系统，其特征在于，对话管理模块包括子句拆分单元、问题澄清单元、问题追问单元以及语境识别单元；子句拆分单元，用于当一次输入多个问题时，对问题进行拆分；问题澄清单元，用于当问题的问句模糊无法理解时，对问题再次澄清；问题追问单元