一种端到端的多任务学习的对话指代消解方法及系统

摘要

本发明提供一种端到端的多任务学习的对话指代消解方法及系统，包括：上下文信息表示模块、零代词注意力表示模块深度检测模型、替换模块；所述上下文信息表示模块，用于将历史对话和当前对话进行预处理后，提取候选词上下文表示和代词上下文表示，并将两者进行注意力权重计算；所述零代词注意力表示模块，将候选词上下文表示和代词上下文表示进一步进行注意力权重计算；所述深度检测模型，用于判断当前会话中是否存在指代现象，所述替换模块，将代词、零代词替换成候选词。本发明采用了端到端的多任务深度学习技术，实现基于注意力机制表示完成消解任务，提高了消解准确率，保证了指代完整恢复，提高对话系统智能化能力。