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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于异构图网络的情绪支持对话生成方法及系统，该方法包括多源编码器模块、策略感知异构图网络模块和双向反馈解码器模块。多源编码器模块编码多种输入序列，并根据常识性知识生成器获取用户话语的外部知识；策略感知异构图网络模块通过建模对话历史、策略历史和常识性知识之间的图结构信息，用以得到情绪支持回复所基于的响应策略；双向反馈解码器模块通过双向注意力流网络充分交互对话历史和响应策略，建立对话历史到响应策略流和响应策略到对话历史流。本发明关注策略历史、常识知识与对话历史之间的关系，图结构化对话流程，引导模型选择更准确的响应策略，给予用户更加有效的情绪支持。
主权项：1.一种基于异构图网络的情绪支持对话生成方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、采集并预处理对话数据集；S2、将所述对话数据集中的每条用户话语输入至常识性知识生成器，获得每条用户话语的外部常识性知识；S3、根据预处理后的每一条对话数据，获取多轮次标签序列形式的对话历史、策略历史、常识性知识和待生成系统回复，并通过多源编码器获取每轮对话的对话历史特征、策略历史特征和常识性知识特征；S4、构建基于注意力机制的异构图网络，通过所述异构图网络建模所述对话历史特征、策略历史特征和常识性知识特征之间的图结构信息，从而生成情绪支持回复所需的响应策略特征；S5、通过双向注意力流网络交互对话历史特征和响应策略特征，利用对话历史特征来选择与对话历史相关的响应策略，并利用响应策略特征选择与响应策略相关的对话历史特征；S6、将所述与响应策略对应的对话历史特征输入至响应生成解码器，对所述待生成的情绪支持对话进行系统回复生成，并计算系统回复的损失值；同时，将所述与对话历史对应的响应策略特征输入至监督MLP模型，以拟合系统回复所采用的支持性策略，并计算策略选择任务的损失值；S7、融合所述系统回复的损失值和策略选择任务的损失值，训练所述由步骤S1-步骤S6构成的情绪支持对话生成模型，直至情绪支持对话生成模型收敛或达到指定训练次数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于异构图网络的情绪支持对话生成方法及系统
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