公开(公告)号：CN116361437A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310333768.X

申请日：2023-03-31

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈羽中 ,  刘律民

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/289 ,  G06F40/35 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种回复增强与跨度预测共同优化的多轮对话方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：提取用户对话、用户对话涉及的回复，并标注用户对话涉及的相关回复话语的标签，正样本为对话中正确的回复，负样本为不正确的回复，构建训练集UB；步骤B：使用训练集UB训练回复增强与跨度预测共同优化的深度学习网络模型G，用于学习用户对话中和用户对话涉及的回复中的局部语义关系，同时针对用户对话涉及的回复中的内容进行学习；步骤C：将完整用户对话和用户对话涉及的回复输入到训练好的深度学习网络模型G中，得到关于完整用户对话的正确回复。该方法及系统可以有效提高回复选择的准确性。

公开(公告)号：CN116050432A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310083882.1

申请日：2023-01-31

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈羽中 ,  刘律民 ,  万宇杰 ,  李炜炜

IPC: G06F40/35 ,  G06F40/284 ,  G06F40/166 ,  G06F40/242 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种领域数据增强与多粒度语义理解的多轮对话方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：提取用户对话、用户对话涉及的回复，并标注用户对话中涉及的相关回复话语的标签，正样本为对话中正确的回复，负样本为不正确的回复，构建训练集U；步骤B：使用训练集U，训练领域数据增强与多粒度语义理解的深度学习网络模型G，用于学习用户对话中和用户对话涉及的回复中的时序语义关系；步骤C：将完整用户对话和用户对话涉及的回复输入到训练后的深度学习网络模型G中，得到关于完整用户对话的正确回复。该方法及系统可以有效提高回复选择的准确性。