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摘要：本发明提出一种通用对话语料框架的构建方法，属于自然语言处理的对话系统领域，具体为：首先，分别获取开源数据集RisaWOZ，LCCC‑base以及NaturalConv的回合样本，针对RisaWOZ数据集的单个对话回合样本，将该回合样本的内容抽象为inputs、NLU、Query和NLG，形成样本单元的完整数据结构；然后，利用启发式方法，定义RisaWOZ数据集数据片段QueryMsg，DBStatus，Style和RawResp，得到该数据集中所有的离散数据片段分类结果，作为该数据集的语料针对LCCC‑base以及NaturalConv闲聊型数据集，将所有的样本数据对齐为通用数据结构，记录对齐后的样本语料最后，将RisaWOZ数据集的语料与闲聊型数据集对齐后的语料进行交叉融合，构建通用数据集；本发明算法复杂度低，降低了维护成本与扩展成本，预测效率更高。

主权项：1.一种通用对话语料框架的构建方法，其特征在于，具体步骤如下：首先，分别获取开源数据集RisaWOZ，LCCC-base以及NaturalConv的回合样本；针对数据集RisaWOZ的单个对话回合样本，将该回合样本的内容抽象为inputs、NLU、Query和NLG，形成样本单元的完整数据结构；所述inputs包括上轮对话的状态LastBeliefState、对话上下文DialogueContext和用户输入UserInput；NLU负责识别InfoMsg与ReqMsg两个维度，分别建模用户意图中提供的信息与请求的信息；Query表示匹配结果，包括匹配实体表和匹配状态两部分；匹配实体表是指当前领域内满足条件的所有具体实体的集合，只决定response内可能出现的槽值信息，而与系统的策略无关；匹配状态则是匹配结果的抽象化，直接影响系统选取什么策略来进行交互；NLG中包括：需要解码器生成的句子RawResponse以及Rewriter转译得到的句子FinalResponse；然后，利用启发式方法，定义数据集RisaWOZ数据片段QueryMsg，DBStatus，Style和RawResp，得到该数据集中所有的离散数据片段分类结果，作为该数据集的语料针对闲聊型数据集LCCC-base以及NaturalConv，将所有的样本数据对齐为通用数据结构，记对齐后的样本语料为最后、将RisaWOZ数据集的语料与闲聊型数据集对齐后的语料进行交叉融合，构建通用数据集。

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百度查询： 北京邮电大学 一种通用对话语料框架的构建方法