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申请/专利权人：深圳市讯方技术股份有限公司

摘要：本发明涉及一种情感对话生成方法、装置及电子设备，旨在解决现有技术中单一信息尺度导致对话生成质量低的问题。方法包括：对输入的对话文本进行分词处理并将其转换为词嵌入向量，使用双向门控循环单元进行编码，获取每句话语的上下文表示；构建双通道编码器，通过图卷积网络提取对话的结构信息，通过多头自注意力机制提取语义信息，并将两者融合；利用Softmax层进行情感标签预测，生成情感向量；使用情感感知解码器，通过结合情感向量和上下文表示生成最终的对话响应。该方法提高了对话系统的理解力和生成能力，生成的对话更为连贯且富有情感，显著提升了人机交互体验，适用于客服、心理健康支持、虚拟伴侣等领域，具有广泛的应用前景。

主权项：1.一种情感对话生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.对话文本的分词与向量化处理：对输入的对话文本进行分词处理，将每句话语转换为词向量表示；使用嵌入层将每个词转换为词嵌入向量；使用双向门控循环单元对每句话语的所述词嵌入向量进行编码，获取每句话语的上下文表示；将每轮话语的情感标签通过One-Hot编码转化为向量表示，形成情感标签向量；S2.双通道信息编码器的构建与训练：S201.结构信息通道的构建与训练：构建包含话语节点和情感标签节点的图结构，其中所述话语节点由话语表示向量表示，所述情感标签节点由所述情感标签向量表示；在图中定义三种类型的边：话语-情感边、话语上下文边和情感流边，以捕捉话语和情感的关联及其上下文依赖；使用图卷积网络对图中的节点进行消息传递和特征更新，特征更新公式如下： 其中，表示第层卷积网络中节点的特征向量，（）是激活函数，是节点的邻居节点集合，是归一化系数，和分别是第层的权重矩阵和偏置项；表示对所有属于节点的邻居节点的进行求和，表示某个邻居节点，表示第层中表示节点的特征向量；S202.语义信息通道的构建与训练：使用多头自注意力机制捕捉对话历史中的重要信息，通过聚合来自对话历史的其他话语特征生成每个话语的上下文表示；通过位置嵌入区分话语之间的不同位置，将所述位置嵌入与所述话语表示向量拼接，形成融合后的语义向量；S3.结构信息与语义信息的融合与情感标签预测：将通过图卷积网络获得的结构信息向量与通过自注意力机制获得的语义信息向量进行拼接，生成融合向量；通过最大池化层对所述融合向量进行线性变换，生成固定大小的向量表示；使用Softmax层对固定大小的向量进行处理，预测对应的所述情感标签，生成情感向量p；S4.情感感知解码器的设计与对话生成：将前序生成的单词作为输入，通过多头自注意力机制和门控循环单元进行解码，生成目标响应的隐藏表示；将所述情感向量与解码器的所述隐藏表示进行特征融合，生成情感感知表示；使用Softmax层结合所述情感感知表示和解码器的隐藏表示，生成每个回复单词的概率分布，生成最终的对话响应；其中，所述多头自注意力机制的语义表示公式如下： 其中，为语义信息向量，为通过位置嵌入与话语表示向量拼接得到的输入向量，（）表示多头自注意力机制，用于生成每个话语的上下文表示；其中，所述生成每个话语的上下文步骤为：使用位置嵌入与话语表示进行拼接，具体为： 其中，表示每个话语的嵌入向量，表示对应的位置嵌入；通过多头自注意力机制捕捉对话历史中的重要信息，生成语义信息向量；将结构信息向量与语义信息向量进行拼接，生成所述融合向量： 。

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