[发明专利]一种利用卷积对话生成模型解决对话生成任务的方法

摘要

本发明公开了一种利用卷积对话生成模型解决对话生成任务的方法，包括如下步骤：针对于所要生成的对话的下一个词的上文，得到的单词的含义向量与单词的位置向量，相加，获取单词的综合表达向量；输入到结合了卷积层与门式线性单元结合的编码网络，获取上文的综合表达；将上文最后一个单词转换成最后单词的含义向量，并结合最后单词的位置向量，两者相加获取最后单词的综合表达；输入到结合了卷积层与门式线性单元结合的编码网络，并结合上文的综合表达，获取下一个要生成单词的表达。本发明利用了卷积对话生成模型，能够克服现有技术中使用循环神经网络导致无法利用GPU并行特点，且循环神经网络会导致梯度消失的问题。

主权项

1.一种利用卷积对话生成模型解决对话生成任务的方法，其特征在于，包括如下步骤：1)针对于所要生成的对话的下一个词的上文，将上文进行单词映射成相应的含义向量，并获得单词的位置向量，之后将得到的单词的含义向量与单词的位置向量相加，获取单词的综合表达向量；将获取的单词的综合表达向量输入到结合了卷积层与门式线性单元结合的编码网络，获取上文的综合表达；2)将所要生成的对话的下一个词的上文最后一个单词转换成最后单词的含义向量，并结合最后单词的位置向量，两者相加获取最后单词的综合表达；将最后单词的综合表达输入到结合了卷积层与门式线性单元结合的编码网络，并结合步骤1)获得的上文的综合表达，获取下一个要生成单词的表达；3)经过训练，得到最终的卷积对话生成模型，利用该模型生成所需的上下文对话。