一种对话生成方法及装置.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CN107632987A(43)申请公布日2018.01.26(21)申请号201610567504.0(22)申请日2016.07.19(71)申请人腾讯科技（深圳）有限公司地址518000广东省深圳市福田区振兴路赛格科技园2栋东403室(72)发明人舒悦林芬路彦雄(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202代理人郝传鑫熊永强(51)Int.Cl.G06F17/30(2006.01)G06F17/27(2006.01)权利要求书3页说明书11页附图3页(54)发明名称一种对话生成方法及装置(57)摘要本发明实施例公开了一种对话生成方法，包括：将第K轮询问句中的每个字转化为第一词向量，并根据第一词向量计算每个字的正向隐层向量和反向隐层向量；获取第K轮询问句的内容主题，并将内容主题转化为第二词向量；根据第二词向量、第K轮询问句中最后一个字的正向隐层向量、针对第K-1轮询问句输出的第K-1轮答复句中最后一个字的隐层向量、以及针对第K-1轮询问句输出的第K-1轮答复句的初始隐层向量，确定针对第K轮询问句输出的初始隐层向量；根据第K轮询问句中每个字的正向隐层向量和反向隐层向量、以及针对第K轮询问句输出的初始隐层向量，生成针对第K轮询问句的答复句，实施本发明实施例，可以提高生成对话的精确性。CN107632987ACN107632987A权利要求书1/3页1.一种对话生成方法，其特征在于，所述方法包括：将第K轮询问句中的每个字转化为第一词向量，并根据所述第一词向量计算所述每个字的正向隐层向量和反向隐层向量，K为大于等于2的正整数；获取所述第K轮询问句的内容主题，并将所述内容主题转化为第二词向量；根据所述第二词向量、所述第K轮询问句中最后一个字的正向隐层向量、针对第K-1轮询问句输出的第K-1轮答复句中最后一个字的隐层向量、以及针对所述第K-1轮询问句输出的第K-1轮答复句的初始隐层向量，确定针对所述第K轮询问句输出的初始隐层向量；根据所述第K轮询问句中每个字的所述正向隐层向量和所述反向隐层向量、以及所述针对所述第K轮询问句输出的初始隐层向量，生成针对所述第K轮询问句的答复句。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一词向量计算所述每个字的正向隐层向量和反向隐层向量包括：根据所述第K轮询问句中目标字的第一词向量和所述目标字的上一个字的正向隐层向量，计算所述目标字的正向隐层向量；或根据所述第K轮询问句中目标字的第一词向量和所述目标字的下一个字的反向隐层向量，计算所述目标字的反向隐层向量。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第K轮询问句中每个字的所述正向隐层向量和所述反向隐层向量、以及所述针对所述第K轮询问句输出的初始隐层向量，生成针对所述第K轮询问句的答复句包括：对所述第K轮询问句中每个字的所述正向隐层向量和所述反向隐层向量进行拼接得到所述第K轮询问句中每个字的隐层向量；根据所述针对所述第K轮询问句输出的初始隐层向量以及所述第K轮询问句中每个字的隐层向量，生成针对所述第K轮询问句的答复句。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述针对所述第K轮询问句输出的初始隐层向量以及所述第K轮询问句中每个字的隐层向量，生成针对所述第K轮询问句的答复句包括：根据所述针对所述第K轮询问句输出的初始隐层向量以及预设的标识字符的词向量，确定针对所述第K轮询问句输出的第二隐层向量，进而根据所述第二隐层向量确定所述针对所述第K轮询问句输出的第一个答复字；根据所述第二隐层向量以及所述第K轮询问句中每个字的隐层向量，计算所述第K轮询问句中每个字对生成第二个答复字的贡献度；根据所述第K轮询问句中每个字对生成第二个答复字的贡献度、所述第二隐层向量以及所述第一个答复字的词向量，计算所述第三隐层向量；根据所述第三隐层向量，生成针对所述第K轮询问句的第二个答复字，依次类推生成针对所述第K轮询问句的答复句。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二隐层向量以及所述第K轮询问句中每个字的隐层向量，计算所述第K轮询问句中每个字对生成第二个答复字的贡献度包括：根据所述第二隐层向量以及所述第K轮询问句中每个字的隐层向量，计算所述第K轮询问句中每个字对生成所述第二个答复字的权重；2CN107632987A权利要求书2/3页根据所述第K轮询问句中每个字对生成所述第二个答复字的权重，计算所述第K轮询问句中每个字的隐层向量的加权和，并将所述加权和作为所述第K轮询问句中每个字对生成所述第二个答复字的贡献度。6.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三隐层向量，生成针对所述第K轮询问句的第二个答复字包括：根据所述第三隐层向量，计算在预设字典中的