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公开(公告)号：CN113918690B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111100914.1
申请日：2021-09-18
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
摘要： 本说明书实施例提供对话方法以及装置，其中所述对话方法包括：获得用户上一轮对话中的特定用户意图；根据所述特定用户意图在所述上一轮对话中获得与所述特定用户意图相符的初始预测字符串片段；将当前轮对话中包含的与所述特定用户意图相应的字符串片段，并与所述初始预测字符串片段相累计，得到累计字符串；根据所述累计字符串和所述当前轮对话的对话策略生成下一轮对话的内容。
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公开(公告)号：CN114691852A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210615940.6
申请日：2022-06-01
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33
摘要： 本申请实施例提供了一种人机对话系统及方法，其中，人机对话系统包括：语音交互层，用于接收来自用户的语音对话，并将语音对话转换为对话文本；预训练模型层，用于对对话文本进行语义分析，生成语义表示；对话引擎层，用于对语义表示进行意图分析，确定是否获得了对话文本的意图；若已获得，则根据所述意图，基于对话构建层预先构建的对话流程确定对话回复；若未获得，则根据语义表示确定与用户进行再次对话交互，以获得再次对话交互文本；基于再次对话交互文本和所述对话文本，确定对应的意图；根据确定的意图，基于对话构建层预先构建的对话流程确定对话回复；语音交互层，还用于将对话回复转换为语音，以通过语音与用户进行对话交互。
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公开(公告)号：CN113918690A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111100914.1
申请日：2021-09-18
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
摘要： 本说明书实施例提供对话方法以及装置，其中所述对话方法包括：获得用户上一轮对话中的特定用户意图；根据所述特定用户意图在所述上一轮对话中获得与所述特定用户意图相符的初始预测字符串片段；将当前轮对话中包含的与所述特定用户意图相应的字符串片段，并与所述初始预测字符串片段相累计，得到累计字符串；根据所述累计字符串和所述当前轮对话的对话策略生成下一轮对话的内容。
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公开(公告)号：CN114691852B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210615940.6
申请日：2022-06-01
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33
摘要： 本申请实施例提供了一种人机对话系统及方法，其中，人机对话系统包括：语音交互层，用于接收来自用户的语音对话，并将语音对话转换为对话文本；预训练模型层，用于对对话文本进行语义分析，生成语义表示；对话引擎层，用于对语义表示进行意图分析，确定是否获得了对话文本的意图；若已获得，则根据所述意图，基于对话构建层预先构建的对话流程确定对话回复；若未获得，则根据语义表示确定与用户进行再次对话交互，以获得再次对话交互文本；基于再次对话交互文本和所述对话文本，确定对应的意图；根据确定的意图，基于对话构建层预先构建的对话流程确定对话回复；语音交互层，还用于将对话回复转换为语音，以通过语音与用户进行对话交互。
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公开(公告)号：CN114416928A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210099367.8
申请日：2022-01-25
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/332 , G10L15/22
摘要： 本申请提供一种文本确定方法、装置和电子设备。该文本确定方法包括：获取第一文本信息，第一文本信息是针对用户语音信息进行语音识别的结果；根据第一文本信息，确定第二文本信息，第一文本信息的语意是对第二文本信息的解释，第二文本信息为用户语音信息实际描述的信息；根据第一文本信息和第二文本信息，确定槽值文本信息，槽值文本信息中包含有第二文本信息。本申请能够根据第一文本信息的语意准确的确定用户所要表达的信息，进而避免信息的遗漏，此外还通过结合第一文本信息和第二文本信息，确定槽值文本信息，以提高机器客服获取槽值的准确性。
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公开(公告)号：CN116150324A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111349085.0
申请日：2021-11-15
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F40/126 , G06F40/35 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本公开涉及一种对话模型的训练方法、装置、设备及介质。通过编码器对上一轮的系统回复和本轮的用户语句进行编码，得到连续的第一隐状态向量，将所述第一隐状态向量通过第一策略网络或第二策略网络，得到隐动作向量的第一概率分布。根据隐动作向量的第一概率分布，对第一价值网络进行优化，得到优化后的第一价值网络；根据优化后的第一价值网络对第一策略网络和第二价值网络进行优化，得到优化后的第一策略网络和第二价值网络；根据优化后的第一策略网络对第二策略网络进行优化，得到优化后的第二策略网络。从而实现对该对话模型的训练过程。使得训练后的对话模型给出的系统回复的概率分布和固定数据集中的数据分布相一致，从而避免外推错误的出现。
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公开(公告)号：CN114692891A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210112740.9
申请日：2022-01-29
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06N20/00 , G06F16/332 , G06Q30/00 , G10L13/027
摘要： 本申请提供一种机器客服训练系统及其方法、语音回复方法和电子设备。该机器客服训练系统包括：机器客服模型、用户模型、回报参数配置组件和终止组件，其中，用户模型用于根据机器客服模型输出的第一文本以及第一文本的历史沟通文本生成多个第一预测文本；机器客服模型用于随机确定多个第一预测文本中的其中一个目标预测文本，根据目标预测文本和历史沟通文本生成第二预测文本；回报参数配置组件在用户模型和机器客服模型的本次对话结束且成功时，向机器客服模型配置第一正回报参数，终止组件用于机器客服模型的训练次数大于次数阈值时，终止机器客服模型的训练，得到训练完成的机器客服模型。本申请能够训练得到高质量的机器客服模型。
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公开(公告)号：CN114169333A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111470204.8
申请日：2021-12-03
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06F16/332 , G06F16/335 , G06N3/04
摘要： 本申请实施例提供了一种命名实体确定方法、电子设备及计算机存储介质。该命名实体确定方法包括：获取使用者的历史对话信息和当前的回复语句；基于所述历史对话信息对所述当前的回复语句进行意图提取和知识点提取，以获得意图信息、以及用于确定命名实体中字符的知识点；将所述知识点与预设的候选知识点进行匹配，以获得匹配结果；根据所述匹配结果和所述意图信息，确定命名实体信息和所述回复语句对应的应答语句。该方法可以获取准确的命名实体的信息。
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公开(公告)号：CN113535930B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111084783.2
申请日：2021-09-16
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/08
摘要： 本申请实施例提供一种模型训练方法、装置及存储介质，其中，模型训练方法包括：获得多个对话样本的困难度；根据每个对话样本的困难度对多个对话样本进行分组，得到至少一个对话样本组；按照预设的困难度顺序，将至少一个对话样本组加入训练集合中，并利用训练集合中的对话样本对对话模型进行训练。通过将对话样本根据困难度进行分组，按照预设的困难度顺序，加入训练集合中进行训练，提高了对话模型训练的效果，进而提高了对话模型的准确率。
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公开(公告)号：CN114357968A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111434103.5
申请日：2021-11-29
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06F40/205 , G06K9/62 , G06V10/80 , G06V10/40
摘要： 本说明书实施例提供对话方法以及装置，其中所述对话方法包括：获取用户的对话信息的语言特征向量；获取所述对话信息对应的图像的图像特征向量，所述图像特征向量是图像的若干个提议区域的特征向量在空间维度上的合并向量；将所述语言特征向量与所述图像特征向量基于注意力机制进行特征融合，得到融合特征向量；基于所述融合特征向量进行候选回复的计算，得到满足要求的候选回复。
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