申请/专利权人：华中师范大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117892736A

主分类号：G06F40/35

分类号：G06F40/35;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于情境感知与情绪推理的共情对话生成方法，包括：利用transformer编码器，由话语序列得到话语特征和常识知识特征，并由话语特征得到对话语境表征；通过话语特征得到情境情绪状态；利用基于transformer解码器改进的多信息交互解码器，根据话语特征、对话语境表征、常识知识特征和情境情绪状态，输出生成的共情反应。本发明提升了对上下文的理解，并生成了更为丰富的信息和连贯的反应，可以回应了谈话者的情绪，还可以更深入地理解对话的背后情绪。

主权项：1.基于情境感知与情绪推理的共情对话生成方法，包括：利用transformer编码器，由话语序列得到话语特征和常识知识特征，并由所述话语特征得到对话语境表征；通过所述话语特征得到情境情绪状态；利用基于transformer解码器改进的多信息交互解码器，根据所述话语特征、所述对话语境表征、所述常识知识特征和所述情境情绪状态，输出生成的共情反应；其中，通过所述话语特征得到情境情绪状态，具体包括：将所述话语特征初始化，得到输入向量；将所述输入向量与工作记忆输入LSTM网络，得到输出向量与新的工作记忆；依据所述输出向量，计算注意；将所述输出向量与所述注意前后连接，构成新的输入向量；以所述新的输入向量与所述新的工作记忆输入LSTM网络，循环上述步骤t次，得出最终的向量；依次计算每个话语的向量，按照顺序排列得到情境情绪状态；利用基于transformer解码器改进的多信息交互解码器，根据所述话语特征、所述对话语境表征、所述常识知识特征和所述情境情绪状态，输出生成的共情反应，具体包括：在transformer解码器中，依次增加话语历史注意力模块、多信息交互模块和知识选择注意力模块；所述话语历史注意力模块将所述话语特征和生成历史话语进行交叉注意力计算，再输出至AddNorm模块后，得到第一输出；所述生成历史话语初始值为零向量；所述多信息交互模块将所述第一输出和所述对话语境表征输入第一交叉注意模块，得到第一特征表示；还将所述第一输出和所述情境情绪状态输入第二交叉注意模块，得到第二特征表示；合并所述第一特征表示和所述第二特征表示，通过线性模块，并输出至AddNorm模块后，生成第二输出；所述知识选择注意力模块将所述常识知识特征与所述第二输出进行交叉注意力计算，输出至AddNorm模块并进行前馈后得到新的生成历史话语；在多信息交互解码器中循环上述步骤，将所述生成历史话语组合作为所述共情反应。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中师范大学 基于情境感知与情绪推理的共情对话生成方法

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