基于多文档的任务型人机对话任务的实现方法

    公开(公告)号:CN112328774A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011355592.0

    申请日:2020-11-27

    Abstract: 本申请公开了一种基于多文档的任务型人机对话任务的实现方法,包括:每轮对话结束时,利用预设人机对话任务模型对该轮对话的问答文本处理,该处理包括:基于问答文本生成问答向量;计算问答向量与各候选文档的属性相关向量的相似度;基于问答向量和相似度生成该轮对话中各候选文档的概率分布和该轮对话的属性分布;根据所述概率分布更新全局候选文档概率分布向量;根据所述属性分布更新全局属性分布向量;若满足人机对话结束条件,则基于全局候选文档概率分布向量确定任务执行结果并输出;否则,基于全局候选文档概率分布向量和全局属性分布向量,利用自然语言对话模板,确定下一提问信息。采用本发明可以提高任务执行效率和成功率,且易于实现。

    基于多文档的任务型人机对话任务的实现方法

    公开(公告)号:CN112328774B

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202011355592.0

    申请日:2020-11-27

    Abstract: 本申请公开了一种基于多文档的任务型人机对话任务的实现方法,包括:每轮对话结束时,利用预设人机对话任务模型对该轮对话的问答文本处理,该处理包括:基于问答文本生成问答向量;计算问答向量与各候选文档的属性相关向量的相似度;基于问答向量和相似度生成该轮对话中各候选文档的概率分布和该轮对话的属性分布;根据所述概率分布更新全局候选文档概率分布向量;根据所述属性分布更新全局属性分布向量;若满足人机对话结束条件,则基于全局候选文档概率分布向量确定任务执行结果并输出;否则,基于全局候选文档概率分布向量和全局属性分布向量,利用自然语言对话模板,确定下一提问信息。采用本发明可以提高任务执行效率和成功率,且易于实现。

    文档多标签分类方法和装置

    公开(公告)号:CN112183655A

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202011077236.7

    申请日:2020-10-10

    Abstract: 本申请公开了一种文档多标签分类方法和装置,包括:当需要对文档进行多标签分类时,对于每个标签,利用多标签分类模型中该标签对应的第一标签相关编码器和第二标签相关编码器,分别对文档采用注意力加权的方式进行编码,并将该标签对应的编码结果进行拼接;其中,所述第一标签相关编码器和所述第二标签相关编码器预先利用基于标签对比机制构建的样本集合训练得到;拼接所有标签的所述拼接的结果,得到所述文档的编码向量;利用所述多标签分类模型的全连接层和逻辑斯蒂函数,根据所述编码向量,对所述文档进行多标签分类,并利用多标签分类结果,对所述多标签分类模型进行参数调整。采用本发明,可以提高对文档进行多标签分类的效率和准确性。

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