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申请/专利权人：天津大学;中家院(北京)检测认证有限公司
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱双向推理的目标导向对话方法及模型，涉及人机对话技术领域。利用对话起始句和末尾句得到对话上下文表示向量；基于起始句和末尾句的头节点词语查找外部知识图谱的尾节点词语；创建用于存储起始句的对话上下文表示向量、各头节点词语和对应各尾节点词语的第一对话子图，用于存储末尾句的对话上下文表示向量、各头节点词语和对应各尾节点词语的对话上下文表示向量的第二对话子图；对第一对话子图和第二对话子图进行图数据重构得到重建子图；计算得到各头、尾节点词语的概率，选择各头、尾节点词语得到关键词集合，并生成对话回复。解决了目标导向对话方法不准确，用户满意度低的问题。
主权项：1.一种基于知识图谱双向推理的目标导向对话方法，其特征在于，包括：利用当前对话的起始句和末尾句进行图表示学习，得到上下文词向量矩阵，取所述上下文词向量矩阵的首行字符向量作为所述起始句或所述末尾句的对话上下文表示向量；基于所述起始句和所述末尾句的头节点词语查找外部知识图谱的尾节点词语；创建用于存储所述起始句的对话上下文表示向量、各头节点词语和对应各尾节点词语的第一对话子图；创建用于存储所述末尾句的对话上下文表示向量、各头节点词语和对应各尾节点词语的对话上下文表示向量的第二对话子图；对所述第一对话子图和所述第二对话子图进行图数据重构后得到重建子图；所述重建子图利用注意力计算得到各头、尾节点词语的概率；选择超出预设概率阈值的各头、尾节点词语得到关键词集合；根据所述起始句和所述关键词集合生成对话回复。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 中家院(北京)检测认证有限公司 一种基于知识图谱双向推理的目标导向对话方法及模型
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