申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2024-01-16

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874205A

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F16/35;G16H20/70;G16H80/00;G06N3/045;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明提供一种基于多轮对话的数字化病人对话生成方法、系统、存储介质和电子设备，涉及对话生成技术领域。本发明包括：采集并向量化病人的对话历史，分别获取病人与其对话者的历史语句集合并作为GRU的输入，对应获取第一和第二隐藏状态；结合背景信息的编码结果，采用多头注意力机制预测下一时刻病人心理情感的分类结果，并据此构建情感分类损失；根据预测的下一时刻病人心理情感的分类结果，通过Tranformer的掩码多头自注意力机制，生成下一时刻的病人回复，并据此构建病人回复损失；最终生成待分析病人的下一时刻的回复。通过引入病人的背景信息，有利于筛选出更符合病人的词汇生成完整的回复，使得模型能够更加精准地学习病人的对话方式。

主权项：1.一种基于多轮对话的数字化病人对话生成方法，其特征在于，基于心理病人对话模型，所述心理病人对话模型包括GRU、多头注意力机制和Tranformer，所述数字化病人对话生成方法包括：采集并向量化病人的对话历史，分别获取病人与其对话者的历史语句集合；分别将病人与其对话者的历史语句集合作为所述GRU的输入，对应获取第一和第二隐藏状态；根据所述第一和第二隐藏状态，结合背景信息的编码结果，采用所述多头注意力机制预测下一时刻病人心理情感的分类结果，并据此构建情感分类损失；根据预测的下一时刻病人心理情感的分类结果，通过所述Tranformer的掩码多头自注意力机制，生成下一时刻的病人回复，并据此构建病人回复损失；根据所述情感分类损失和病人回复损失，构建总损失函数并训练所述心理病人对话模型直至收敛；将待分析病人的对话历史作为收敛后的心理病人对话模型的输入，生成该病人在下一时刻的回复。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 基于多轮对话的数字化病人对话生成方法和系统

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