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申请/专利权人：浪潮云信息技术股份公司

摘要：本申请公开了一种多轮对话方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，包括：获取每个轮次的对话中用户输入的问题内容，并对问题内容进行语义分析生成对应的语义表示，利用大模型根据语义表示进行深度分析生成重构后问题；分别利用稀疏检索和向量检索基于重构后问题在数据库中进行检索，得到分别对应的数据库中的文档和重构后问题的相关性，并基于相关性确定重构后问题对应的目标文档；基于目标文档进行语义融合，以将目标文档进行拼接得到对应的对话答复。通过语义分析更深入地理解用户的问题，并通过稀疏检索和向量检索进行多路检索后，通过语义融合生成答案，能够检索到更全面、多样的相关文档，提高了答案的丰富度和条理性。

主权项：1.一种多轮对话方法，其特征在于，包括：获取每个轮次的对话中用户输入的问题内容，并对所述问题内容进行语义分析生成对应的语义表示，以利用预训练大模型根据所述语义表示进行深度分析生成重构后问题；分别利用稀疏检索和向量检索基于所述重构后问题在预设数据库中进行检索，以得到所述稀疏检索和所述向量检索分别对应的所述预设数据库中的文档和所述重构后问题的相关性，并基于所述相关性确定所述重构后问题对应的目标文档；基于所述目标文档进行语义融合，以将所述目标文档进行拼接得到所述问题内容对应的对话答复；其中，所述获取每个轮次的对话中用户输入的问题内容，并对所述问题内容进行语义分析生成对应的语义表示，包括：通过双向长短时记忆网络对所述问题内容进行处理，生成包含词的语义特征的词级语义表示；基于自注意力机制对所述词级语义表示进行句级的语义表示，生成所述问题内容对应的句级语义表示；并且，所述利用预训练大模型根据所述语义表示进行深度分析生成重构后问题，包括：利用所述预训练大模型根据所述句级语义表示进行深度分析，生成所述问题内容的详细语义结构，并基于预设语义结构转换算法将所述语义结构转换为所述重构后问题；以及，所述基于所述目标文档进行语义融合，以将所述目标文档进行拼接得到所述问题内容对应的对话答复，包括：对所述目标文档进行分句得到若干目标句子，并利用所述预训练大模型对每个所述目标句子进行语义表示；利用句子级注意力机制对进行语义表示后的所述目标句子进行融合，并将融合后的目标句子输入所述预训练大模型生成所述问题内容对应的所述对话答复。

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