相關(guān)的多個回答答案中，選擇滿足所述用 戶情感值的回答答案作為語義分析答案，顯示所述語義分析答案。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的人機對話的語義分析方法，其特征在于： 所述函數(shù)訓(xùn)練步驟，具體包括：獲取包括多個訓(xùn)練語句的訓(xùn)練語料，每個訓(xùn)練語句與一 種情感類型關(guān)聯(lián)，對所述訓(xùn)練語料進行訓(xùn)練，得到用于對情感類型進行分類的情感函數(shù)，所 述情感值用于表示輸入情感函數(shù)的語句所屬的情感類型； 所述情感執(zhí)行步驟，具體包括：根據(jù)所述用戶情感值確定對應(yīng)的情感類型為用戶情感 類型，從與所述用戶輸入語句相關(guān)的多個回答答案中，選擇所述用戶情感類型所對應(yīng)的回 答答案作為語義分析答案，顯示所述語義分析答案。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的人機對話的語義分析方法，其特征在于： 所述函數(shù)訓(xùn)練步驟，還包括：將所述訓(xùn)練語句進行向量化處理得到訓(xùn)練向量值，對多個 所述訓(xùn)練向量值進行訓(xùn)練得到情感函數(shù)，所述訓(xùn)練向量值包括多個維度，且每個維度與一 個單詞關(guān)聯(lián)，在所述訓(xùn)練向量值中將所述訓(xùn)練語句所包括的單詞所對應(yīng)的維度置1 ; 所述情感值計算步驟，還包括：將所述用戶輸入語句進行向量化處理得到用戶輸入向 量值，，所述用戶輸入向量值包括多個維度，且每個維度與一個單詞關(guān)聯(lián)，在所述用戶輸入 向量值中將所述用戶輸入語句所包括的單詞所對應(yīng)的維度置1。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的人機對話的語義分析方法，其特征在于： 所述情感類型包括第一情感類型和第二情感類型，所述訓(xùn)練語料包括第一訓(xùn)練語料和 第二訓(xùn)練語料，所述第一訓(xùn)練語料包括多個預(yù)先選定的與第一情感類型關(guān)聯(lián)的第一訓(xùn)練語 句，所述第二訓(xùn)練語料包括多個預(yù)先選定的與第二情感類型關(guān)聯(lián)的第二訓(xùn)練語句； 所述函數(shù)訓(xùn)練步驟中，分別對第一訓(xùn)練語料進行訓(xùn)練得到第一情感函數(shù)，對第二訓(xùn)練 語料進行訓(xùn)練得到第二情感函數(shù)； 所述第一情感函數(shù)采月
進行訓(xùn)練，所述第二情感函數(shù)采用
行訓(xùn)練，其中，所述w/為第一情感函數(shù)中第i個單詞的權(quán)重， 所述Wi"為第二情感函數(shù)中第i個單詞的權(quán)重，Xi'為第一訓(xùn)練語句對應(yīng)的訓(xùn)練向量值的第i個維度的值，X，為第二訓(xùn)練語句對應(yīng)的訓(xùn)練向量值的第i個維度的值，所述Wp'為第一情 感函數(shù)中所有權(quán)重之和，所述Wp"為第二情感函數(shù)中所有權(quán)重之和，/為第一訓(xùn)練情感值， y"為第二訓(xùn)練情感值，n'為第一訓(xùn)練語料不同單詞的個數(shù)，n"為第二訓(xùn)練語料不同單詞的 CN104809103A _權(quán)利要求書_ _2/3頁 個數(shù)，且設(shè)定當Xi' =0時
所述情感值計算步驟中，將用戶輸入語句根據(jù)第一情感函數(shù)的單詞順序向量化為第 一用戶輸入向量，將用戶輸入語句根據(jù)第二情感函數(shù)的單詞順序向量化為第二用戶輸入向 量，分別計算第一用戶情感值和第二用戶情感值，所述第一用戶情感值ydP所述第二用戶 情感值分別為：
? 其中Xli為第一用戶輸入向量的第i個維度的值，X2i為第一用戶輸入向量的第i個維度的 值； 所述情感執(zhí)行步驟中，如果yi>y2，且7:與y2的差值的絕對值大于或等于預(yù)設(shè)第一閾 值，則用戶情感類型為第一情感類型，如果yi〈y2，且7:與y2的差值的絕對值大于或等于預(yù) 設(shè)第二閾值，則用戶情感類型為第二情感類型。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的人機對話的語義分析方法，其特征在于，如果yi>y2，且71與 y2的差值的絕對值小于預(yù)設(shè)第一閾值，則用戶情感類型為第三情感類型，如果yi〈y2，且 y2的差值的絕對值小于預(yù)設(shè)第二閾值，則用戶情感類型為第三情感類型。
6. -種人機對話的語義分析系統(tǒng)，其特征在于，包括： 函數(shù)訓(xùn)練模塊，用于：獲取包括多個訓(xùn)練語句的訓(xùn)練語料，通過所述訓(xùn)練語料訓(xùn)練出情 感函數(shù)，所述情感函數(shù)對輸入的語句計算對應(yīng)的情感值； 情感值計算模塊，用于：獲取用戶輸入語句，將所述用戶輸入語句輸入所述情感函數(shù)后 得出關(guān)于所述用戶輸入語句的情感值作為用戶情感值； 情感執(zhí)行模塊，用于：從與所述用戶輸入語句相關(guān)的多個回答答案中，選擇滿足所述用 戶情感值的回答答案作為語義分析答案，顯示所述語義分析答案。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的人機對話的語義分析系統(tǒng)，其特征在于： 所述函數(shù)訓(xùn)練模塊，具體包括：獲取包括多個訓(xùn)練語句的訓(xùn)練語料，每個訓(xùn)練語句與一 種情感類型關(guān)聯(lián)，對所述訓(xùn)練語料進行訓(xùn)練，得到用于對情感類型進行分類的情感函數(shù)，所 述情感值用于表示輸入情感函數(shù)的語句所屬的情感類型； 所述情感執(zhí)行模塊，具體包括：根據(jù)所述用戶情感值確定對應(yīng)的情感類型為用戶情感 類型，從與所述用戶輸入語句相關(guān)的多個回答答案中，選擇所述用戶情感類型所對應(yīng)的回 答答案作為語義分析答案，顯示所述語義分析答案。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的人機對話的語義分析系統(tǒng)，其特征在于： 所述函數(shù)訓(xùn)練模塊，還包括：將所述訓(xùn)練語句進行向量化處理得到訓(xùn)練向量值，對多個 所述訓(xùn)練向量值進行訓(xùn)練得到情感函數(shù)，所述訓(xùn)練向量值包括多個維度，且每個維度與一 個單詞關(guān)聯(lián)，在所述訓(xùn)練向量值中將所述訓(xùn)練語句所包括的單詞所對應(yīng)的維度置1 ; 所述情感值計算模塊，還包括：將所述用戶輸入語句進行向量化處理得到用戶輸入向 量值，，所述用戶輸入向量值包括多個維度，且每個維度與一個單詞關(guān)聯(lián)，在所述用戶輸入 向量值中將所述用戶輸入語句所包括的單詞所對應(yīng)的維度置1。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的人機對話的語義分析系統(tǒng)，其特征在于： 所述情感類型包括第一情感類型和第二情感類型，所述訓(xùn)練語料包括第一訓(xùn)練語料和 第二訓(xùn)練語料，所述第一訓(xùn)練語料包括多個預(yù)先選定的與第一情感類型關(guān)聯(lián)的第一訓(xùn)練語 句，所述第二訓(xùn)練語料包括多個預(yù)先選定的與第二情感類型關(guān)聯(lián)的第二訓(xùn)練語句； 所述函數(shù)訓(xùn)練模塊中，分別對第一訓(xùn)練語料進行訓(xùn)練得到第一情感函數(shù)，對第二訓(xùn)練 語料進行訓(xùn)練得到第二情感函數(shù)； 所述第一情感函數(shù)采月
進行訓(xùn)練，所述第二情感函數(shù)采用 :訓(xùn)練，其中，所述w/為第一情感函數(shù)中第i個單詞的權(quán)重， 1=1
'P 所述Wi"為第二情感函數(shù)中第i個單詞的權(quán)重，xi'為第一訓(xùn)練語句對應(yīng)的訓(xùn)練向量值的第i個維度的值，X，為第二訓(xùn)練語句對應(yīng)的訓(xùn)練向量值的第i個維度的值，所述Wp'為第一情 感函數(shù)中所有權(quán)重之和，所述Wp"為第二情感函數(shù)中所有權(quán)重之和，/為第一訓(xùn)練情感值， y"為第二訓(xùn)練情感值，n'為第一訓(xùn)練語料不同單詞的個數(shù)，n"為第二訓(xùn)練語料不同單詞的 個數(shù)，且設(shè)定當Xi' =0昉
所述情感值計算模塊中，將用戶輸入語句根據(jù)第一情感函數(shù)的單詞順序向量化為第 一用戶輸入向量，將用戶輸入語句根據(jù)第二情感函數(shù)的單詞順序向量化為第二用戶輸入向 量，分別計算第一用戶情感值和第二用戶情感值，所述第一用戶情感值yJP所述第二用戶 情感值h分別為：
其中Xli為第一用戶輸入向量的第i個維度的值，x2i為第一用戶輸入向量的第i個維度的 值； 所述情感執(zhí)行模塊中，如果yi>y2，且7:與y2的差值的絕對值大于或等于預(yù)設(shè)第一閾 值，則用戶情感類型為第一情感類型，如果yi〈y2，且7:與y2的差值的絕對值大于或等于預(yù) 設(shè)第二閾值，則用戶情感類型為第二情感類型。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的人機對話的語義分析系統(tǒng)，其特征在于，如果yi>y2，且71與y2的差值的絕對值小于預(yù)設(shè)第一閾值，則用戶情感類型為第三情感類型，如果yi〈y2，且 y2的差值的絕對值小于預(yù)設(shè)第二閾值，則用戶情感類型為第三情感類型。
【專利摘要】本發(fā)明公開一種人機對話的語義分析方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取訓(xùn)練語料，通過所述訓(xùn)練語料訓(xùn)練出情感函數(shù)，所述情感函數(shù)對輸入的語句計算對應(yīng)的情感值；獲取用戶輸入語句，將所述用戶輸入語句輸入所述情感函數(shù)后得出關(guān)于所述用戶輸入語句的情感值作為用戶情感值；從與所述用戶輸入語句相關(guān)的多個回答答案中，選擇滿足所述用戶情感值的回答答案作為語義分析答案，顯示所述語義分析答案。本發(fā)明通過函數(shù)訓(xùn)練得到計算情感值的情感函數(shù)，從而能夠?qū)⒂脩糨斎胝Z句計算出相應(yīng)的情感值，從與所述用戶輸入語句相關(guān)的多個回答答案中，選擇滿足所述用戶情感值的回答答案作為語義分析答案，從而能夠更好地回答用戶的輸入。
【IPC分類】G06F17-27
【公開號】CN104809103
【申請?zhí)枴緾N201510213919
【發(fā)明人】陶瑋
【申請人】北京京東尚科信息技術(shù)有限公司, 北京京東世紀貿(mào)易有限公司
【公開日】2015年7月29日
【申請日】2015年4月29日