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申请/专利权人：山东师范大学
摘要：本发明公开了将上下文扩充到知识图谱中的对话生成方法及系统，获取当前语句和当前语句的若干条上下文语句；根据当前语句，构建当前语句的知识子图谱；对当前语句的若干条上下文语句进行筛选，筛选出上下文重要语句；根据当前语句的上下文重要语句，从当前语句的知识子图谱筛选出重要词汇；将当前语句的知识子图谱中的非重要词汇删除，得到更新后的知识子图谱；将上下文重要语句分词后得到的词汇与更新后的知识子图谱中的重要词汇进行连接，得到扩充后的知识图谱；基于当前语句和扩充后的知识图谱，生成应答对话语句。根据上下文及知识感知进一步生成信息丰富且流畅的回复。
主权项：1.将上下文扩充到知识图谱中的对话生成方法，其特征是，包括：获取当前语句和当前语句的若干条上下文语句；根据当前语句，构建当前语句的知识子图谱；对当前语句的若干条上下文语句进行筛选，筛选出上下文重要语句；根据当前语句的上下文重要语句，从当前语句的知识子图谱筛选出重要词汇；将当前语句的知识子图谱中的非重要词汇删除，得到更新后的知识子图谱；将上下文重要语句分词后得到的词汇与更新后的知识子图谱中的重要词汇进行连接，得到扩充后的知识图谱；基于当前语句和扩充后的知识图谱，生成应答对话语句；对当前语句的若干条上下文语句进行筛选，筛选出上下文重要语句；具体包括：基于点互信息算法，计算每一条上下文语句与当前语句中实体间的点互消息值；基于实体间的点互消息值，得到当前上下文语句与当前语句的相关度；将相关度超过设定阈值的若干条上下文语句，作为上下文重要语句筛选出来；将筛选出来的若干条上下文重要语句，按照时间顺序进行编码，得到上下文重要语句的编码向量；知识识别算法首先根据对话的当前信息检索知识图谱初步定位知识范围，然后通过相关上下文的编码计算已检索知识的概率分布，实现有效筛除违背当前对话的知识；通过上下文与当前对话的相关性计算与当前信息最相关的主题信息，从而甄选出于当前对话高度匹配的知识。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 将上下文扩充到知识图谱中的对话生成方法及系统
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