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申请/专利权人：合肥工业大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

摘要：本发明提供一种基于信息增强的多轮对话生成方法和系统，涉及多轮对话生成技术领域。本发明通过预先构建的多轮对话模型生成回复，所述多轮对话模型包括多维单词级别编码器、话语级别编码器和解码器，生成回复的过程包括：获取多轮对话历史信息，并对所述多轮对话历史信息进行预处理；预处理后的多轮对话历史信息经过基于多信息嵌入机制的多维单词级别编码器，得到句向量；将所述句向量输入到话语级别编码器，得到话语级编码向量；对所述话语级编码向量通过解码器进行解码，生成回复。本发明通过多信息嵌入机制，全面的捕捉上下文信息，生成更相关的上下文信息生成回复。

主权项：1.一种基于信息增强的多轮对话生成方法，其特征在于，所述方法通过预先构建的多轮对话模型生成回复，所述多轮对话模型包括多维单词级别编码器、话语级别编码器和解码器，生成回复的过程包括：S1、获取多轮对话历史信息，并对所述多轮对话历史信息进行预处理；S2、预处理后的多轮对话历史信息经过基于多信息嵌入机制的多维单词级别编码器，得到句向量；S3、将所述句向量输入到话语级别编码器，得到话语级编码向量；S4、对所述话语级编码向量通过解码器进行解码，生成回复；其中，所述多维单词级别编码器包括：多维单词级别编码器包括多头注意力机制和前向反馈网络；所述多信息嵌入机制包括多信息嵌入机制包含句法特征嵌入和局部特征嵌入；所述S3具体包括：经过单词级别编码器编码得到对话历史的多个句向量，多个句向量组成向量序列对句向量进行位置嵌入得到如下： 其中：t指的是对话历史的向量序列中第t个句向量，取值范围是[0,n，dmodel指的是句向量的维度，i指的是句向量的维度序号，取值范围是将对话历史包含的全部句向量都进行位置嵌入，位置嵌入表示用Putt表示；将句向量和对应的位置嵌入相加后依次输入多头注意力机制和前向反馈网络去更新上下文表示，得到话语级编码向量，公式如下：Hcon＝FNNMultiHeadHutt+Putt,Hutt+Putt,Hutt+Putt。

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