基于监督学习和深度强化学习的学前教育聊天机器人对话模型构建研究

刘静

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基于监督学习和深度强化学习的学前教育聊天机器人对话模型构建研究

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聊天机器人的应用有助于满足儿童的好奇心与知识学习的欲望,利于学前教育质量的提升。在本次研究中为了提高聊天机器人在学前教育中的应用价值,通过深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)与监督学习(Supervised Learning,SL)进行了聊天机器人对话模型的建立。基于SL的对话模型在训练集和验证集中的成功率均为100%,其损失函数值分别为0.018和0.024。随着训练次数的增加,基于DRL的对话模型的成功率增加至97.2%,平均对话轮数降低为7轮。结果表明,基于监督学习和深度强化学习建立的机器人对话模型具有较好的性能,能够人性化地完成聊天互动。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2023年第8期|291-294|共4页
作者
刘静;
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作者单位

咸阳职业技术学院;

陕西咸阳710012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
监督学习; 深度强化学习; 学前教育; 聊天机器人; 对话模型;

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