对话生成方法及装置
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115705362A

    公开(公告)日:2023-02-17

    申请号:CN202110939632.4

    申请日:2021-08-16

    IPC分类号: G06F16/35 G06F16/34 G06F40/35

    摘要: 本说明书提供对话生成方法及装置,所述对话生成方法包括:将语义相近似的话术聚类为至少一个话术节点,并为每个话术节点选择一个或多个典型话术,其中,所述至少一个话术节点中的每个话术节点具有对应的节点标识;根据对话中的每个话术所属的话术节点,获得所述对话对应的话术节点标识序列;在所述话术节点标识序列中获得频繁子序列;获得质量评估超过预设质量阈值的一个或多个频繁子序列,并基于所述一个或多个频繁子序列以及所述一个或多个典型话术获得所述对话的标准操作流程。

    查询改写方法及装置
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115705331A

    公开(公告)日:2023-02-17

    申请号:CN202110909152.3

    申请日:2021-08-09

    摘要: 本申请公开了一种查询改写方法及装置。其中,该方法包括:在多轮对话过程中,获取本轮对话的目标查询项;若目标查询项为待改写的查询项,确定目标查询项中的待改写内容;确定待改写内容与上下文之间的依存关系,其中,上下文为多轮对话过程中与本轮对话关联的对话;依据依存关系对待改写内容进行改写。本申请依据目标查询项与多轮对话过程中上下文信息间的依存关系改写得到的查询项,表达逻辑准确,能够更精确地查询用户所需的信息,提升用户体验。

    语句处理方法、装置、存储介质及系统

    公开(公告)号:CN114168726A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202210126926.X

    申请日:2022-02-11

    摘要: 本发明公开了一种语句处理方法、装置、存储介质及系统。其中,该方法包括:获取第一语句,其中,第一语句是采用自然语言形成的查询语句,第一语句用于查询目标对象的评价信息;将第一语句转换为第二语句,其中,第二语句是采用结构化查询语言形成的查询语句;利用第二语句从目标对象的属性统计信息中获取属性统计结果,其中,属性统计信息为目标对象的至少一种属性的历史统计结果;基于属性统计结果生成第三语句,其中,第三语句是采用自然语言形成的应答句。本发明解决了相关方案中直接使用预设通用回复或通过预设应答模型生成回复内容的处理方法,其回复同质化严重、客户体验差的技术问题。

    样本数据确定及对话意图识别方法、存储介质及程序产品

    公开(公告)号:CN114020974A

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN202210000599.3

    申请日:2022-01-04

    IPC分类号: G06F16/903 G06N3/08

    摘要: 本申请实施例提供了一种样本数据确定及对话意图识别方法、存储介质及程序产品,样本数据的确定方法包括:确定若干个查询类别;针对任一查询类别,确定该查询类别包括的多个待处理数据两两之间的相似度,并根据确定的相似度从多个待处理数据中确定出该查询类别的正样本,以获得若干个查询类别分别对应的正样本;针对任一查询类别,确定出不属于该查询类别的多个待处理数据作为该查询类别的候选负样本,并根据多个候选负样本分别与该查询类别的相似度,从多个候选负样本中确定出该查询类别的负样本,得到若干个查询类别分别对应的负样本。本实施例提供的方案,可以有效提高样本数据的质量,尤其适用于少样本学习领域。

    处理反馈语的方法以及装置

    公开(公告)号:CN113887554A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202110989860.2

    申请日:2021-08-26

    摘要: 本说明书实施例提供处理反馈语的方法以及装置,其中所述处理反馈语的方法包括:获取反馈语触发信息;将所反馈语触发信息输入到已完成训练的反馈语预测机器学习模型,预测得到对应的一条或多条反馈语,其中,所述反馈语机器学习模型是通过多标签训练数据训练得到的,其中,所述多标签训练数据中至少一条样本具有对应的多个反馈语类别标签;根据预测得到的反馈语进行反馈。因此,通过在模型中融入多类标签,能够很好地处理触发信息与反馈语之间的关系,有效预测出合适的反馈语,再根据预测得到的反馈语进行反馈,不仅合格率更高,且拥有更好的多样性,反馈效果得以提升,提高用户体验。

    关系预测及问答方法、装置、电子设备及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN113468314A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202111008918.7

    申请日:2021-08-31

    IPC分类号: G06F16/332 G06F16/36

    摘要: 本发明实施例提供了一种关系预测及问答方法、装置、电子设备及计算机存储介质,其中,所述关系预测方法包括:获取输入的问题数据及所述问题数据对应的图节点数据;基于所述图节点数据,通过关系预测模型的第一关系预测分支和第二关系预测分支分别对所述问题数据中的实体数据之间的关系进行预测,获得对应的第一关系预测结果和第二关系预测结果,其中,所述第一关系预测结果为词级别的预测结果,所述第二关系预测结果为关系级别的预测结果;根据所述第一关系预测结果和所述第二关系预测结果,确定所述问题数据对应的实体关系。通过本发明实施例,可获得较为准确的实体数据间的关系预测结果。

    处理反馈语的方法以及装置

    公开(公告)号:CN113887554B

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202110989860.2

    申请日:2021-08-26

    摘要: 本说明书实施例提供处理反馈语的方法以及装置,其中所述处理反馈语的方法包括:获取反馈语触发信息;将所反馈语触发信息输入到已完成训练的反馈语预测机器学习模型,预测得到对应的一条或多条反馈语,其中,所述反馈语机器学习模型是通过多标签训练数据训练得到的,其中,所述多标签训练数据中至少一条样本具有对应的多个反馈语类别标签;根据预测得到的反馈语进行反馈。因此,通过在模型中融入多类标签,能够很好地处理触发信息与反馈语之间的关系,有效预测出合适的反馈语,再根据预测得到的反馈语进行反馈,不仅合格率更高,且拥有更好的多样性,反馈效果得以提升,提高用户体验。

    获取对话语义表示的方法和语义表示模型训练方法及装置

    公开(公告)号:CN113743128B

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202111079851.6

    申请日:2021-09-15

    摘要: 本申请公开了一种获取对话语义表示的方法和语义表示模型训练方法及装置,通过引入角色级响应选择自监督任务,实现了多角色对话在无标注的情况下的自监督训练和优化,摆脱了对话表示学习对于标签的依赖;通过引入角色级自注意力机制,实现了语义表示模型自动学习,对多角色对话表示具有更加重要意义的发言,使得对话语义表示具备了更加良好的效果。本申请实施例中,将利用数据中的固有特征实现的自监督学习应用于多角色对话的实现中,摆脱了对监督学习中的标签的依赖的,不仅降低了实现成本,而且也提升了实现多角色对话的效果,简单、有效地实现了多角色对话。

    对话模型的训练方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN116150324A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202111349085.0

    申请日:2021-11-15

    摘要: 本公开涉及一种对话模型的训练方法、装置、设备及介质。通过编码器对上一轮的系统回复和本轮的用户语句进行编码,得到连续的第一隐状态向量,将所述第一隐状态向量通过第一策略网络或第二策略网络,得到隐动作向量的第一概率分布。根据隐动作向量的第一概率分布,对第一价值网络进行优化,得到优化后的第一价值网络;根据优化后的第一价值网络对第一策略网络和第二价值网络进行优化,得到优化后的第一策略网络和第二价值网络;根据优化后的第一策略网络对第二策略网络进行优化,得到优化后的第二策略网络。从而实现对该对话模型的训练过程。使得训练后的对话模型给出的系统回复的概率分布和固定数据集中的数据分布相一致,从而避免外推错误的出现。