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申请/专利权人：北京珊瑚礁科技有限公司

摘要：本发明提供基于自适应连接的神经网络的对话方法及系统，涉及数据处理领域，其中，该系统包括：历史获取模块，用于获取历史对话信息；输入获取模块，用于获取用户当前输入信息；回答生成模块，用于通过对话模型基于历史对话信息和用户当前输入信息生成当前应答信息，其中，对话模型包括激活单元、自适应参数调整单元、情感识别单元及应答单元，激活单元用于基于历史对话信息和用户当前输入信息，生成当前激活值，自适应参数调整单元用于调整应答单元的网络参数，情感识别单元用于基于用户当前输入信息，确定用户的当前情感状态，应答单元用于基于当前激活值及用户的当前情感状态，生成当前应答信息，具有提高话题连贯性和上下文关联性的优点。

主权项：1.一种基于自适应连接的神经网络的对话系统，其特征在于，包括：历史获取模块，用于获取历史对话信息；输入获取模块，用于获取用户当前输入信息；回答生成模块，用于通过对话模型基于所述历史对话信息和所述用户当前输入信息生成当前应答信息，其中，所述对话模型包括激活单元、自适应参数调整单元、情感识别单元及应答单元，所述激活单元用于基于所述历史对话信息和所述用户当前输入信息，生成当前激活值，所述自适应参数调整单元用于调整所述应答单元的网络参数，所述情感识别单元用于基于所述用户当前输入信息，确定用户的当前情感状态，所述应答单元用于基于所述当前激活值及所述用户的当前情感状态，生成所述当前应答信息；所述激活单元基于所述历史对话信息和所述用户当前输入信息，生成当前激活值，包括：采用记忆机制对所述历史对话信息进行编码，生成历史信息编码；通过上下文感知激活函数基于所述历史信息编码和所述用户当前输入信息，生成所述当前激活值，其中，所述当前激活值用于增强对话的连贯性和上下文相关性；所述上下文感知激活函数为： 其中，为在时间步的当前激活值，为用户当前输入信息，为历史信息编码，和是权重矩阵，是偏置项，是非线性函数；所述自适应参数调整单元调整所述应答单元的网络参数，包括：提取所述历史对话信息的上下文表示；通过上下文感知权重生成器根据所述历史对话信息的上下文表示生成当前连接权重，其中，所述当前连接权重用于调整所述应答单元的任意两个神经元的连接强度，对话模型根据对话的上下文动态地调整其内部连接，使得在处理多轮对话时适应不同的语境变化；所述上下文感知权重生成器的表达函数为： 其中，为在时间步的所述应答单元的第个神经元到第个神经元的当前连接权重，为所述历史对话信息的上下文表示，为预设参数，是非线性函数；所述情感识别单元基于所述用户当前输入信息，确定用户的当前情感状态，包括：对所述用户当前输入信息进行词向量转换，获取词向量；通过情感编码器计算所述词向量对应的情感注意力权重，其中，所述情感注意力权重用于在处理用户输入时突出情感相关的信息；所述情感编码器的表达函数为： 其中，是在时间步的情感注意力权重，是输入的词向量，和分别是情感编码器的权重矩阵和偏置项，是一个非线性激活函数。

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