技术总结
本公开提供了一种基于深度神经网络的自动聊天方法，包括以下步骤：获取用户输入信息，并经深度神经网络编码器生成固定长度向量；所述固定长度向量输入attention模型之后输出分数；根据所述分数判定经由attention模型或自然模型生成与所述输入信息对应的答复信息；其中，若所述分数小于一分数阈值，则进入语言模型，经语言模型生成与所述输入信息对应的答复信息；反之，直接经由attention模型生成与所述输入信息对应的答复信息。本公开还提供了一种基于深度神经网络的自动聊天机器人。本公开基于深度神经网络的自动聊天方法及机器人保证了聊天过程中答复信息的准确性，使得聊天内容更切合实际。
技术研发人员：于涌;陈云霁
受保护的技术使用者：中国科学院计算技术研究所
技术研发日：2018.03.23
技术公布日：2018.08.03