一种在对话策略中响应情感类别预测方法

摘要

本发明公开了一种在对话策略中响应情感类别预测方法。所述方法包括以下步骤：知识增强的对话上下文编码模块通过分层Transformer网络将前M‑1轮的对话历史信息V1:M‑1编码为上下文向量表示X1:M‑1，并融合对话中的对话特征；潜在情感响应学习模块采用变分网络学习语料中从上下文向量表示X1:M‑1到情感响应的映射，从而建模得到潜在分布z；交互情感预测模块将对话上下文编码模块输出的上下文向量表示X1:M‑1和潜在分布z作为输入，预测响应情感E′Y。本发明提出的方法实现响应情感类别的预测，赋予对话代理自适应地进行多样化情感表达的能力，缓解目标文本缺失导致的推断合理性问题。