公开(公告)号：CN110825861A

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201911073080.2

申请日：2019-11-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘星宇 ,  王志强 ,  刘立 ,  杜勇 ,  沈雨蒙 ,  何佳薇 ,  颜子涵

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域，特别涉及一种基于分布式表示模型困惑度的人机对话方法；本方法包括：获取文本数据；对文本数据进行处理，得到BERT模型和模型困惑度特征向量；将文本数据转换为768维句向量；利用768维句向量训练t-SNE模型，并结合k得到3维向量；利用3维向量训练单分类One-Class SVM模型，并判别输入数据属于域内还是域外；利用768维句向量训练逻辑回归文本分类模型，并对文本数据进行领域内分类；输入文本数据，判断输入的数据为域内还是域外，并做出回答；本发明实现了对文本域内域外的判断，从而判别出用户输入是否在问答系统解决能力范围内，避免了问答系统对不知情的问题乱回答的现象。

公开(公告)号：CN110825861B

公开(公告)日：2022-05-03

申请号：CN201911073080.2

申请日：2019-11-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘星宇 ,  王志强 ,  刘立 ,  杜勇 ,  沈雨蒙 ,  何佳薇 ,  颜子涵

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域，特别涉及一种基于分布式表示模型困惑度的人机对话方法；本方法包括：获取文本数据；对文本数据进行处理，得到BERT模型和模型困惑度特征向量；将文本数据转换为768维句向量；利用768维句向量训练t‑SNE模型，并结合k得到3维向量；利用3维向量训练单分类One‑Class SVM模型，并判别输入数据属于域内还是域外；利用768维句向量训练逻辑回归文本分类模型，并对文本数据进行领域内分类；输入文本数据，判断输入的数据为域内还是域外，并做出回答；本发明实现了对文本域内域外的判断，从而判别出用户输入是否在问答系统解决能力范围内，避免了问答系统对不知情的问题乱回答的现象。