申请/专利权人：湖南大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117743553A

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F16/33;G06N5/04;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于粗粒度和细粒度特征的对话生成方法及系统，方法包括：对当前对话历史、知识文档及真实回复进行预处理，以得到预处理后的对话历史、知识文档及真实回复序列；对对话历史、知识文档及真实回复序列进行编码，并在训练时优化粗粒度特征提取器从对话历史和知识文档序列中获取与回复相关的粗粒度特征的能力；生成回复时，细粒度特征生成器结合粗粒度特征、已生成的单词序列及对话历史序列以计算得到回复中下一个单词的细粒度特征，以预测生成回复的下一个单词。本发明通过同时考虑回复的粗粒度特征和细粒度特征，可以在对话生成中的上下文一致性和信息性之间取得合适的平衡，以提高回复的质量。

主权项：1.一种基于粗粒度和细粒度特征的对话生成方法，其特征在于，包括步骤：S101，对当前对话历史、知识文档及真实回复进行预处理，以得到预处理后的对话历史序列、知识文档序列及真实回复序列；S102，对所述对话历史序列、知识文档序列及真实回复序列进行编码，并在训练过程中通过编码后的真实回复序列不断训练粗粒度特征提取器从编码后的对话历史序列和知识文档序列中获取与回复相关的粗粒度特征的能力，以得到训练优化后的粗粒度特征提取器；S103，通过训练好的粗粒度特征提取器获取与回复相关的粗粒度特征，并通过细粒度特征生成器解码生成回复，在回复生成过程中结合粗粒度特征、已生成的单词序列以及对话历史序列以得到回复中下一个单词的细粒度特征，以预测生成回复的下一个单词，直至回复生成完毕。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南大学 一种基于粗粒度和细粒度特征的对话生成方法及系统

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