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申请/专利权人：中铁七局集团第三工程有限公司;中国中铁股份有限公司

摘要：本发明公开了一种情感对话生成方法及系统，情感对话生成方法包括如下步骤：获取对话历史文本数据集；得到对话语句的综合语义表示；得到对话语句的常识知识文本集合；得到对话语句常识知识融合后的对话历史序列；得到历史文本的情绪类别标签分布预测结果；得到段历史文本中的每个对话语句的回复序列；得到对话语句的回复序列的自注意力输出；得到对话语句结合对话历史信息的回复序列增强表示；得到对话语句的知识增强的回复表示；得到更新后的该对话语句的回复序列；得到对话语句的对话回复文本。本发明能够生成满足特定情感的对话回复，使得回复多样性，又满足情感的一致性。

主权项：1.一种情感对话生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取对话历史文本数据集，所述的对话历史文本数据集包括多段对话历史文本；每段对话历史文本包括多个对话语句和一个回复句，每段历史文本的每个对话语句分别包括多个词；步骤2、对每段历史文本中每个对话语句的每个词进行词嵌入表示得到每个词的词向量表示，对每个对话语句中所有词的词向量表示进行拼接，得到每个对话语句序列的输入表示；将每个对话语句序列的输入表示进行编码处理，得到该对话语句的综合语义表示；其中，i表示对话语句在历史文本中的序号；步骤3、将每个对话语句序列的输入表示、预设的常识知识关系类别和字符序列[GEN]共同输入常识推理模型COMET，得到该对话语句的常识知识文本集合，进而得到该对话语句的综合常识知识向量；步骤4、对每个对话语句的综合语义表示和该对话语句的综合常识知识向量进行拼接和编码，然后经过双向长短注意力网络得到该对话语句常识知识融合后的对话历史序列；步骤5、对每段历史文本中的所有对话语句常识知识融合后的对话历史序列采用多头注意力机制进行处理，得到该段历史文本的对话情绪特征向量；对每段历史文本的对话情绪特征向量依次进行线性变换和softmax归一化处理，得到该段历史文本的情绪类别标签分布预测结果；步骤6、将每段历史文本的对话情绪特征向量进行线性变换，得到序列生成过程的起始标志[SOS]，将起始标志[SOS]分别加入该段历史文本中的每个对话语句序列的输入表示的起始位置，得到该段历史文本中的每个对话语句的回复序列Y，，其中，，是一个对话语句序列的输入表示中第个词的词向量表示；步骤7、通过掩码多头注意力机制对每个对话语句的回复序列Y中的每个词的词向量进行加权求和，再依次通过残差连接和层归一化处理，得到该对话语句的回复序列的自注意力输出；步骤8、将每个对话语句的回复序列的自注意力输出和该对话语句常识知识融合后的对话历史序列依次通过注意力机制整合、残差连接和归一化处理，得到该对话语句结合对话历史信息的回复序列增强表示；步骤9、将每个对话语句结合对话历史信息的回复序列增强表示和该对话语句的常识知识文本集合通过注意力机制处理后，再依次通过前馈神经网络、残差连接和归一化处理，得到该对话语句的知识增强的回复表示；步骤10、将每个对话语句的知识增强的回复表示依次经线性变换和softmax归一化处理，得到该对话语句的生成词概率分布；将每个对话语句的生成词概率分布中概率最大值所对应的词作为生成词添加到该对话语句的回复序列Y的末尾，得到更新后的该对话语句的回复序列Y；步骤11、迭代重复步骤7~步骤10，直至目标损失函数取得最优值，此时，将当前次迭代中得到的更新后的每个对话语句回复序列Y保存，作为对应的对话语句的对话回复文本。

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