基于检索的多轮对话系统和方法

    公开(公告)号:CN115017286A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210649202.3

    申请日:2022-06-09

    Abstract: 基于检索的多轮对话系统,包括如下模块:表示模块、匹配模块、聚合模块和预测模块;基于检索的多轮对话方法,包括下列操作步骤:(1)表示模块将每一轮次的对话转化为对话的级联向量,将候选答案转化为候选答案的级联向量;(2)匹配模块基于全局注意力机制,动态吸收上下文信息,计算得到匹配向量;(3)聚合模块处理得到短期依赖信息序列和长期依赖信息序列;(4)预测模块计算参与匹配的上下文环境和候选答案的匹配分数;(5)选择匹配分数最高的候选答案作为正确答案。

    基于检索的多轮对话系统和方法

    公开(公告)号:CN115017286B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202210649202.3

    申请日:2022-06-09

    Abstract: 基于检索的多轮对话系统,包括如下模块:表示模块、匹配模块、聚合模块和预测模块;基于检索的多轮对话方法,包括下列操作步骤:(1)表示模块将每一轮次的对话转化为对话的级联向量,将候选答案转化为候选答案的级联向量;(2)匹配模块基于全局注意力机制,动态吸收上下文信息,计算得到匹配向量;(3)聚合模块处理得到短期依赖信息序列和长期依赖信息序列;(4)预测模块计算参与匹配的上下文环境和候选答案的匹配分数;(5)选择匹配分数最高的候选答案作为正确答案。

    基于人工智能自动识别社区问答论坛中的正确回答的方法

    公开(公告)号:CN110825930A

    公开(公告)日:2020-02-21

    申请号:CN201911058818.8

    申请日:2019-11-01

    Abstract: 基于人工智能自动识别社区问答论坛中的正确回答的方法,包括下列操作步骤:(1)数据集建立的过程;(2)使用深度学习的方法抽取文本对的信息特征;(3)使用规则提取提问和回答的其他特征,将这些特征与步骤(2)中得到的特征拼接成特征向量,特征向量的格式为[BERT预测概率,当前回答和优秀回答的相似度,回答和提问的相似度,天数差];(4)训练机器学习分类模型并预测新帖。本发明的方法能够快速、准确的判断出一个帖子下可能为正确答案的回答,省时省力。

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