本公开提供一种实体追踪方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：根据获取的历史轮次会话特征获取历史轮次会话中的第一槽值对；根据获取的当前轮次会话特征获取当前轮次会话的当前轮次会话意图；获取时序特征，所述时序特征根据所述历史轮次会话和所述当前轮次会话的时间差得到；将所述第一槽值对、所述当前轮次会话意图和所述时序特征输入到预置的实体追踪模型中，得到所述第一槽值对的继承判断结果，以根据所述继承判断结果进行当前轮次会话的语义理解，其中，所述继承判断结果表征所述第一槽值对是否需要被继承到所述当前轮次会话中。本公开的技术方案可以提高实体追踪的准确性。追踪的准确性。追踪的准确性。
【技术实现步骤摘要】
实体追踪方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种实体追踪方法、装置、电子设备和非暂态计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]当前，对话系统在各个领域越来越引起人们的重视，深度学习技术的不断进步极大地推动着对话系统的发展。
[0003]在进行多轮对话的对话管理时，需要根据对话历史信息，决定此刻对用户的回复内容。对话状态追踪表示根据历史对话状态以及之前系统的动作，追踪当前对话状态。对话状态追踪中的槽值对信息追踪，是对历史对话信息和当前用户信息进行建模，即通过上下文信息和当前信息判断槽位是否更新。
[0004]在槽值对信息追踪过程中，一些方案直接将历史信息拼接作为上下文特征，这样会忽略了历史信息的时序信息。另一些方案会考虑话术顺序，将对话的前后关系作为时序信息，以当前对话和开始对话的轮次距离作为时序特征作为参数来进行槽值对信息追踪，但是仍然不能准确地模拟对话真实情况。
技术实现思路
[0005]本公开提供一种实体追踪方法、装置、电子设备和非暂态计算机可读存储介质，用以解决现有技术中不能准确模拟对话真实情况的问题，提高实体追踪的准确性。
[0006]本公开提供一种实体追踪方法，包括：根据获取的历史轮次会话特征获取历史轮次会话中的第一槽值对；根据获取的当前轮次会话特征获取当前轮次会话的当前轮次会话意图；获取时序特征，所述时序特征根据所述历史轮次会话和所述当前轮次会话的时间差得到；将所述第一槽值对、所述当前轮次会话意图和所述时序特征输入到预置的实体追踪模型中，得到所述第一槽值对的继承判断结果，以根据所述继承判断结果进行当前轮次会话的语义理解，其中，所述继承判断结果表征所述第一槽值对是否需要被继承到所述当前轮次会话中。
[0007]根据本公开提供的一种实体追踪方法，所述实体追踪模型的训练方法包括：获取样本会话数据集，所述样本会话数据集中的样本会话数据至少包括两个轮次会话；所述样本会话数据集中的样本会话数据至少包括两个轮次会话的会话数据，所述样本会话数据包括经过标注的以下训练标签：前轮次会话中的槽值对、后轮次会话的会话意图，以及所述前轮次会话和所述后轮次会话的时间差；根据所述样本会话数据集和所述训练标签对初始实体追踪模型进行训练，得到所述实体追踪模型。
[0008]根据本公开提供的一种实体追踪方法，所述获取时序特征，包括：获取所述历史轮次会话和所述当前轮次会话的时间差；获取预先确定的时间桶；根据时间桶获取所述时间差对应的时序特征，所述时序特征表征所述时间差对应的时间桶中的时间区域。
[0009]根据本公开提供的一种实体追踪方法，所述根据获取的历史轮次会话特征获取历
史轮次会话中的第一槽值对之前，所述方法还包括：对所述历史轮次会话的第一用户文本和系统回复文本进行文本编码，得到所述历史轮次会话特征；对所述当前轮次会话的第二用户文本进行文本编码，得到所述当前轮次会话特征。
[0010]根据本公开提供的一种实体追踪方法，所述根据获取的当前轮次会话特征获取当前轮次会话的当前轮次会话意图，包括：根据所述当前轮次会话特征得到所述第二用户文本的意图词向量；采用独热编码方式对意图词向量进行编码，得到所述当前轮次会话意图。
[0011]根据本公开提供的一种实体追踪方法，所述根据获取的历史轮次会话特征获取历史轮次会话中的第一槽值对，包括：采用预置的词向量模型根据所述历史轮次会话特征获取所述第一用户文本的槽值信息；根据获取的槽位信息和所述槽值信息生成所述第一槽值对。
[0012]根据本公开提供的一种实体追踪方法，所述得到所述第一槽值对的继承判断结果之后，所述方法还包括：根据所述继承判断结果、所述历史轮次会话特征和所述当前轮次会话特征获取当前轮次会话的语义理解结果。
[0013]本公开还提供一种实体追踪装置，包括：槽值对获取单元，用于根据获取的历史轮次会话特征获取历史轮次会话中的第一槽值对；意图获取单元，用于根据获取的当前轮次会话特征获取当前轮次会话的当前轮次会话意图；时序获取单元，用于获取时序特征，所述时序特征根据所述历史轮次会话和所述当前轮次会话的时间差得到；追踪单元，用于将所述第一槽值对、所述当前轮次会话意图和所述时序特征输入到预置的实体追踪模型中，得到所述第一槽值对的继承判断结果，以根据所述继承判断结果进行当前轮次会话的语义理解，其中，所述继承判断结果表征所述第一槽值对是否需要被继承到所述当前轮次会话中。
[0014]根据本公开提供的一种实体追踪装置，所述装置还包括训练单元，用于对实体追踪模型进行训练，所述训练单元用于：获取样本会话数据集，所述样本会话数据集中的样本会话数据至少包括两个轮次会话的会话数据，所述样本会话数据包括经过标注的以下训练标签：前轮次会话中的所述第一槽值对、后轮次会话的会话意图，以及所述前轮次会话和所述后轮次会话的时间差；根据所述样本会话数据集和所述训练标签对初始实体追踪模型进行训练，得到所述实体追踪模型。
[0015]根据本公开提供的一种实体追踪装置，所述时序获取单元还用于，所述获取时序特征，包括：获取所述历史轮次会话和所述当前轮次会话的时间差；获取预先确定的时间桶；根据时间桶获取所述时间差对应的时序特征，所述时序特征表征所述时间差对应的时间桶中的时间区域。
[0016]根据本公开提供的一种实体追踪装置，所述装置还包括编码单元，用于：对所述历史轮次会话的第一用户文本和系统回复文本进行文本编码，得到所述历史轮次会话特征；对所述当前轮次会话的第二用户文本进行文本编码，得到所述当前轮次会话特征。
[0017]根据本公开提供的一种实体追踪装置，所述意图获取单元还用于：根据所述当前轮次会话特征得到所述第二用户文本的意图词向量；采用One
‑
Hot编码方式对意图词向量进行编码，得到所述当前轮次会话意图。
[0018]根据本公开提供的一种实体追踪装置，所述槽值对获取单元，还用于：采用预置的词向量模型根据所述历史轮次会话特征获取所述第一用户文本的槽值信息；根据获取的槽位信息和所述槽值信息生成所述第一槽值对。
[0019]根据本公开提供的一种实体追踪装置，所述装置还包括语义获取单元，用于：根据所述继承判断结果、所述历史轮次会话特征和所述当前轮次会话特征获取当前轮次会话的语义理解结果。
[0020]本公开还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述实体追踪方法的步骤。
[0021]本公开还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述实体追踪方法的步骤。
[0022]本公开提供的实体追踪方法、装置、电子设备和非暂态计算机可读存储介质，通过历史轮次会话与当前轮次会话间的时间差来进行对话管理，并结合历史轮会话和当前轮次会话实现对第一槽值对信息的追踪，可以提高实体追踪的准确性，从而更好地理解用户的语义并给出较为本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种实体追踪方法，其特征在于，所述方法包括：根据获取的历史轮次会话特征获取历史轮次会话中的第一槽值对；根据获取的当前轮次会话特征获取当前轮次会话的当前轮次会话意图；获取时序特征，所述时序特征根据所述历史轮次会话和所述当前轮次会话的时间差得到；将所述第一槽值对、所述当前轮次会话意图和所述时序特征输入到预置的实体追踪模型中，得到所述第一槽值对的继承判断结果，以根据所述继承判断结果进行当前轮次会话的语义理解，其中，所述继承判断结果表征所述第一槽值对是否需要被继承到所述当前轮次会话中。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实体追踪模型的训练方法包括：获取样本会话数据集，所述样本会话数据集中的样本会话数据至少包括两个轮次会话的会话数据，所述样本会话数据包括经过标注的以下训练标签：前轮次会话中的所述第一槽值对、后轮次会话的会话意图，以及所述前轮次会话和所述后轮次会话的时间差；根据所述样本会话数据集和所述训练标签对初始实体追踪模型进行训练，得到所述实体追踪模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取时序特征，包括：获取所述历史轮次会话和所述当前轮次会话的时间差；获取预先确定的时间桶；根据时间桶获取所述时间差对应的时序特征，所述时序特征表征所述时间差对应的时间桶中的时间区域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的历史轮次会话特征获取历史轮次会话中的第一槽值对之前，所述方法还包括：对所述历史轮次会话的第一用户文本和系统回复文本进行文本编码，得到所述历史轮次会话特征；对所述当前轮次会话的第二用户文本进行文本编码，得到所述当前轮次会话特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据获取的当前轮次会话特征获取当前轮次会话的当...
【专利技术属性】
技术研发人员：王泽勋，陈蒙，冯明超，
申请(专利权)人：京东科技信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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