一种基于记忆神经网络的个性化对话方法和系统

摘要

本发明涉及一种基于记忆神经网络的个性化对话方法和系统，包括：S1通过Doc2Vec模型对每条用户历史句子和输入句子进行编码，获得历史句子向量和查询向量；S2根据历史句子向量和查询向量生成情景记忆向量，再将历史句子向量与当前情景记忆向量进行匹配，根据匹配结果更新情景记忆向量，最终利用最新的情景记忆向量生成个性化记忆向量；S3将个性化记忆向量与用户风格向量一同输入至解码器的循环神经网络中，再将解码器与编码器的循环神经网络的输出一同输入注意力机制，使用全连接网络输出最终的个性化回复。其提供了一种直接利用用户对话历史构建个性化对话系统，其对话数据集获取更加方便，更贴近现实中的应用场景。