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基于UniLM模型和Copy机制的中文共情语句训练方法及系统 

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申请/专利权人:江汉大学

摘要:本发明属于面向中文的自然语言生成技术领域,提出了一种基于UniLM模型和Copy机制的中文共情语句训练方法及系统,针对共情回复和用户输入的上下文相关性不足、以及回复中包含情绪关键词和复杂事件细节的特殊性,使用Copy机制使输出能从输入中复制情绪关键词和复杂事件细节。同时,针对缺乏足量的、多样性的训练语料,对生成的共情回复进行综合评价,将符合预期标准的优质共情回复以及用户输入放入原始训练语料进行复式自动迭代训练,增强训练数据。本发明使提出在解码器中融合Copy机制,将情绪关键词和复杂事件细节复制到输出中来解决。针对中文心里对话具有共情能力的语料匮乏的问题,本发明采用复式自动迭代训练来增强训练数据。

主权项:1.一种基于UniLM模型和Copy机制的中文共情回复生成方法,其特征在于,将源序列中的情绪关键词和复杂事件细节复制到输出中;使用困惑度等评价标准对输出的共情回复进行评价,将符合预期的回复和用户陈述放入原始训练语料中进行复式自动迭代训练,得到进一步更新优化的共情回复生成模型。

全文数据:

权利要求:

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