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1. CN109901896 - A man-machine interaction system and a multi-task processing method in the man-machine interaction system

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[ ZH ]

权利要求书

1.一种人机交互系统中多任务处理方法,其特征在于,包括:
根据用户输入的请求信息确定第一任务;
获取所述第一任务相应的关键信息并执行所述第一任务,所述关键信息包括一个或多个槽位及所述一个或多个槽位的值;
存储所述第一任务的任务状态信息,所述任务状态信息包括所述关键信息;以及
根据所述第一任务的任务状态信息,预测并发起第二任务。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一任务的任务状态信息存储在记忆网络中。

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,根据所述第一任务的任务状态信息,预测并发起第二任务为:将所述第一任务的任务状态信息输入循环神经网络,预测所述第二任务并发起所述第二任务。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述第一任务的任务状态信息,获取所述第二任务相应的关键信息。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述第一任务的任务状态信息,对所述第二任务的对话进行语义消歧。

6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将所述第一任务的任务状态信息输入循环神经网络,预测所述第二任务包括:
将所述第一任务的任务状态信息输入循环神经网络计算得到隐状态向量h t ,并根据所述隐状态向量预测所述第二任务,其中:h t =f(W x x t +W z z t +W h h t-1 +b),f为变换函数,x t 为任务状态信息向量,z t 为环境信息向量,h t-1 为历史隐状态向量,W x ,W z 和W h 为参数矩阵,b为参数向量。

7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述第一任务的任务状态信息,获取所述第二任务相应的关键信息,包括:通过注意力机制获取在所述第一任务的任务状态信息中与第二任务相应的关键信息。

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述通过注意力机制获取在所述第一任务的任务状态信息中与第二任务相应的关键信息,包括:
根据所述第一任务的关键信息的槽位的注意力权重向量确定所述一个或多个槽位与第二任务的相关性,并获取与第二任务相应的关键信息,其中,所述注意力权重向量Att=softmax(WKT)V,softmax为指数归一化函数,W为参数矩阵,K为槽位的向量表示,V为槽位的值的向量表示。

9.一种人机交互系统,其特征在于,包括:
中控模块:用于根据用户输入的请求信息确定第一任务,和根据所述第一任务相应的关键信息执行所述第一任务;
任务引擎模块:用于获取所述第一任务相应的关键信息,所述关键信息包括一个或多个槽位及所述一个或多个槽位的值;
任务存储器:用于存储所述第一任务的任务状态信息,所述任务状态信息包括所述关键信息;以及
任务控制器:用于根据所述第一任务的任务状态信息,预测并发起第二任务。

10.根据权利要求9所述的人机交互系统,其特征在于,所述任务存储器为记忆网络。

11.根据权利要求9或10所述的人机交互系统,其特征在于,所述任务控制器为循环神经网络。

12.根据权利要求9所述的人机交互系统,其特征在于,所述任务引擎模块还用于根据所述第一任务的任务状态信息,获取所述第二任务相应的关键信息。

13.根据权利要求11所述的人机交互系统,其特征在于,所述任务控制器用于计算隐状态向量h t ,并根据所述隐状态向量预测所述第二任务,其中h t =f(Wx t +Vz t +Uh t-1 +b)。

14.根据权利要求12所述的人机交互系统,其特征在于,所述任务引擎模块用于通过注意力机制获取在所述第一任务的任务状态信息中与所述第二任务相应的关键信息。

15.根据权利要求14所述的人机交互系统,其特征在于,所述所述任务引擎模块用于根据所述第一任务的关键信息的槽位的注意力权重向量确定所述一个或多个槽位与所述第二任务的相关性并获取所述与第二任务相应的关键信息,其中,所述注意力权重向量可以根据公式:Att=softmax(WKT)V计算得到,其中,Att表示注意力权重向量,softmax表示指数归一化函数,W表示模型参数,K为槽位的向量表示,V为槽位的值的向量表示。

16.一种人机交互系统,其特征在于,包括处理器和存储器;
所述存储器用于存储计算机执行指令;
所述处理器用于执行所述存储器所存储的计算机执行指令,以使所述人机交互系统执行如权利要求1至8任一项所述的方法。

17.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如权利要求1至8任一项所述的方法。