公开(公告)号：CN114358021B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202111413858.7

申请日：2021-11-25

申请人： 清华大学深圳国际研究生院

发明人： 郑海涛 ,  陈淼新 ,  林子博 ,  江勇 ,  夏树涛 ,  肖喜

IPC分类号： G06F40/35 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的任务型对话语句回复生成方法及存储介质，方法包括：构建神经网络模型，所述神经网络模型包括句子规划器和分段生成器，所述句子规划器用于生成回复语句的骨架，所述分段生成器用于生成回复语句；通过训练集中的对话动作及对应的回复语句对所述神经网络模型的所述句子规划器和所述分段生成器进行训练，得到训练好的神经网络模型；利用训练好的所述神经网络模型以给定的对话动作为输入自动化生成回复语句。本发明的方法能够在保证所生成的话语高度可控、基本不产生槽错误的前提下很好地模仿人类语言习惯。

公开(公告)号：CN114358021A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111413858.7

申请日：2021-11-25

申请人： 清华大学深圳国际研究生院

发明人： 郑海涛 ,  陈淼新 ,  林子博 ,  江勇 ,  夏树涛 ,  肖喜

IPC分类号： G06F40/35 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的任务型对话语句回复生成方法及存储介质，方法包括：构建神经网络模型，所述神经网络模型包括句子规划器和分段生成器，所述句子规划器用于生成回复语句的骨架，所述分段生成器用于生成回复语句；通过训练集中的对话动作及对应的回复语句对所述神经网络模型的所述句子规划器和所述分段生成器进行训练，得到训练好的神经网络模型；利用训练好的所述神经网络模型以给定的对话动作为输入自动化生成回复语句。本发明的方法能够在保证所生成的话语高度可控、基本不产生槽错误的前提下很好地模仿人类语言习惯。

公开(公告)号：CN113239166B

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202110567502.2

申请日：2021-05-24

申请人： 清华大学深圳国际研究生院

发明人： 郑海涛 ,  林子博 ,  李自然 ,  肖喜 ,  江勇 ,  夏树涛

IPC分类号： G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F40/289 ,  G06F40/247 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于语义知识增强的自动化人机交互方法，本发明给定一段文本，能自动生成一段语义相同且表达能力更强的文本，从而提升人机交互过程的多样性。本发明可以用来构建智能写作系统，即可以为用户已经创造的文本提供一些不同表达方式的候选项文本，用户可以从中选择，并进行进一步的修改，从而使得创造出来的文本更具表现力，多样性，避免用词用句重复单调；本发明解决使用传统的语言生成技术无法有效地进行自动化文本改写的问题，本发明设计一个基于多头注意力机制的神经网络模型，同时利用外部语义知识提升文本改写的多样性和灵活性。相比于传统基于模板的文本改写方法，本发明具备更高的灵活性和通用性，极大地减少人工的参与度，降低生产成本。

公开(公告)号：CN113239166A

公开(公告)日：2021-08-10

申请号：CN202110567502.2

申请日：2021-05-24

申请人： 清华大学深圳国际研究生院

发明人： 郑海涛 ,  林子博 ,  李自然 ,  肖喜 ,  江勇 ,  夏树涛

IPC分类号： G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F40/289 ,  G06F40/247 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于语义知识增强的自动化人机交互方法，本发明给定一段文本，能自动生成一段语义相同且表达能力更强的文本，从而提升人机交互过程的多样性。本发明可以用来构建智能写作系统，即可以为用户已经创造的文本提供一些不同表达方式的候选项文本，用户可以从中选择，并进行进一步的修改，从而使得创造出来的文本更具表现力，多样性，避免用词用句重复单调；本发明解决使用传统的语言生成技术无法有效地进行自动化文本改写的问题，本发明设计一个基于多头注意力机制的神经网络模型，同时利用外部语义知识提升文本改写的多样性和灵活性。相比于传统基于模板的文本改写方法，本发明具备更高的灵活性和通用性，极大地减少人工的参与度，降低生产成本。

公开(公告)号：CN113065324A

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN202110502216.8

申请日：2021-05-08

申请人： 清华大学深圳国际研究生院

发明人： 郑海涛 ,  李自然 ,  林子博 ,  肖喜 ,  江勇 ,  夏树涛

IPC分类号： G06F40/186 ,  G06F40/242 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于结构化三元组和锚定模板的文本生成方法及装置，本发明设计了基于锚定模板的三元组到文本生成框架，根据输入的三元组集合从语料中检索相似的三元组及其描述文本作为模板(分别称为模板三元组和模板描述)，指导当前描述文本的生成。模型可以从模板提供的具体写作范例中，学习如何忠实且自然地描述给定三元组集合中编码的信息。然而，随着输入三元组数量的增多，对应检索得到的模板也会随之变得复杂和冗长，导致模型无法精准地从模板中学习写作指导，最终选择忽视复杂的模板。因此，本发明进一步对输入进行规划，将输入三元组以句子为单位进行分组，从而与模板更好地匹配，帮助模型更精准地利用模板。