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申请/专利权人：深圳市麦驰信息技术有限公司

摘要：本发明提供一种语意识别的多模态全双工对话方法及系统，其中，方法包括：步骤1：获取对话用户和预设的对话模型之间的发起对话；步骤2：确定对话用户选择的对话模态；步骤3：根据语意识别技术和对话模态，获取发起对话的对话语意；步骤4：根据对话语意和对话模态，进行多模态全双工对话。本发明的一种语意识别的多模态全双工对话方法及系统，根据获取的全双工对话和对话用户选择的对话模态，确定对话语意，根据对话语意和对话模态，进行多模态全双工对话，更丰富地表达和理解用户意图，提供了更多样化的回应，交互性也更强。

主权项：1.一种语意识别的多模态全双工对话方法，其特征在于，包括：步骤1：获取对话用户和预设的对话模型之间的发起对话；步骤2：确定对话用户选择的对话模态；步骤3：根据语意识别技术和对话模态，获取发起对话的对话语意；步骤4：根据对话语意和对话模态，进行多模态全双工对话；步骤3：根据语意识别技术和对话模态，获取发起对话的对话语意，包括：根据对话模态，收集训练数据；基于预设的抽取规则，根据训练数据，确定多个抽取样本；基于随机森林算法，根据抽取样本，训练语意识别决策树；根据发起对话和语意识别决策树，确定多个决策结果；获取决策结果表达热图；根据决策结果表达热图，进行每一决策结果的层次聚类，获得聚类树；确定聚类树中体量最大的树节点；获取树节点对应的决策结果的中心热图值，中心热图值为：树节点对应的决策结果的平均热图值；根据中心热图值和每一热图值对应表征的语意，确定对话语意；其中，根据决策结果表达热图，进行每一决策结果的层次聚类，获得聚类树，包括：计算决策结果两两之间的相似性，其中，相似性的计算公式为： 其中，Dm为第m个决策结果，Dn为第n个决策结果，correlationDm,Dn为第m个决策结果和第n个决策结果的相似性计算结果，disDm,Dn为第m个决策结果和第n个决策结果在决策结果表达热图上的距离，Xm和Xn分别为决策结果表达热图上第m个决策结果和第n个决策结果的X维度的标定值，Ym和Yn分别为决策结果表达热图上第m个决策结果和第n个决策结果的Y维度的标定值，σ为预设的相似性归一化系数；将相似性最高的决策结果进行迭代合并，获得聚类树。

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