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本发明提供一种知识驱动的对话生成方法及装置,包括:将待回复文本序列输入训练好的深度神经网路对话模型,得到所述待回复文本的回复文本序列;其中,所述深度神经网路对话模型储存有知识图谱实体关系的特征表示数据集;其中,所述训练好的深度神经网路对话模型是根据携带真实回复文本序列标签的待回复文本样本序列和所述知识图谱实体关系的特征表示数据集进行训练后得到的。通过本发明的方法,根据待回复文本中的非结构化信息和知识图谱的结构化信息,基于训练好的深度神经网络对话模型,计算出知识图谱中的实体表示,可以更高效地应用知
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113111190 A (43)申请公布日 2021.07.13 (21)申请号 202110413536.6 (22)申请日 2021.04.16 (71)申请人 清华
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