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申请/专利权人：北京红棉小冰科技有限公司

摘要：本发明提供一种对话系统的记忆增强回复方法、装置及电子设备，应用于对话系统，对话系统与用户进行互动对话，所述方法包括：基于用户的多组历史对话内容，得到与多组历史对话内容对应的用户压缩记忆，其中，用户压缩记忆包括用户描述、关系描述和事件描述；获取用户发起的第一对话内容；将第一对话内容和用户压缩记忆输入至预先训练得到的压缩记忆对话模型，得到压缩记忆对话模型输出的第一对话内容的互动回复内容。实现了得到的互动回复内容涵盖用户相关的长期记忆感知信息，克服了现有的互动回复内容无法体现用户的长期记忆感知信息，从而导致系统的对话服务场景受限的问题。

主权项：1.一种对话系统的记忆增强回复方法，其特征在于，应用于对话系统，所述对话系统与用户进行互动对话，所述方法包括：基于所述用户的多组历史对话内容，得到与多组所述历史对话内容对应的用户压缩记忆，其中，所述用户压缩记忆包括用户描述、关系描述和事件描述，所述用户描述用于表征根据多组所述历史对话内容习得的所述用户对应角色的用户角色特征；所述关系描述用于表征根据多组所述历史对话内容习得的所述用户对应角色与所述对话系统对应角色之间的角色关系特征；所述事件描述用于表征根据多组所述历史对话内容习得的所述用户对应角色与所述对话系统对应角色之间形成互动事件的事件特征；获取用户发起的第一对话内容；将所述第一对话内容和所述用户压缩记忆输入至预先训练得到的压缩记忆对话模型，得到所述压缩记忆对话模型输出的所述第一对话内容的互动回复内容，其中，所述压缩记忆对话模型是基于第二对话内容样本和第二用户压缩记忆样本通过联合训练得到，所述互动回复内容基于所述第一对话内容和所述用户压缩记忆得到，其中，所述互动回复内容包括除用于被动回复用户的对话内容或问题的互动回复内容外，还包括新引入的话题，其中，新引入的话题根据第一对话内容和用户压缩记忆得到；其中，将所述第一对话内容和所述用户压缩记忆输入至预先训练得到的压缩记忆对话模型之前，所述方法还包括：获取第一训练样本集，其中，所述第一训练样本集包括多个第一训练样本，以及与各所述第一训练样本对应的用户偏好对话互动回复内容标签，以及与各所述第一训练样本对应的用户不偏好对话互动回复内容标签，其中，所述第一训练样本包括第一对话内容样本和第一用户压缩记忆样本，所述第一用户压缩记忆样本根据用户的第一历史对话内容样本确定；基于所述第一训练样本集、所述压缩记忆对话模型、所述与各所述第一训练样本对应的用户偏好对话互动回复内容标签，以及与各所述第一训练样本对应的用户不偏好对话互动回复内容标签，构建在训练用户偏好学习的压缩记忆对话模型过程中的第一优化目标；根据所述第一优化目标对所述用户偏好学习的压缩记忆对话模型进行训练，得到训练好的用户偏好学习的压缩记忆对话模型，并将所述训练好的用户偏好学习的压缩记忆对话模型作为最终的压缩记忆对话模型；所述将所述第一对话内容和所述用户压缩记忆输入至预先训练得到的压缩记忆对话模型，得到所述压缩记忆对话模型输出的所述第一对话内容的互动回复内容，具体包括：将所述第一对话内容和所述用户压缩记忆输入至训练好的用户偏好学习的压缩记忆对话模型，得到所述用户偏好学习的压缩记忆对话模型输出的所述第一对话内容的互动回复内容。

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