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基于对话流自举的深度学习对话策略模型构建方法和系统

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本发明提出一种基于对话流自举的深度学习对话策略模型构建方法和系统，其中，方法包括：通过对话流自举方式构建语料训练集，对话流自举方式包括：基于用户的多对话轮次对话数据获得对话流状态机，使用宽度优先搜索获取对话流状态机中起始状态到任意状态的所有路径，进而获得多对话轮次的对话序列标注数据，多对话轮次的对话序列标注数据构成语料训练集；构建深度学习对话策略模型，将语料训练集输入至深度学习对话策略模型，输出目标对话动作，其中，深度学习对话策略模型包括对话动作预测模型和置信度比较模型。根据本发明的方法解决现有技术中模型训练数据不足导致模型冷启动的问题。

著录项

公开/公告号CN114528387A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-24

原文格式PDF
申请/专利权人北京邮电大学;
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申请/专利号CN202210074402.0
发明设计人欧中洪;黎时;史明昊;宋美娜;
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申请日2022-01-21
分类号G06F16/332;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F40/35;
代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人杜月
地址 100876 北京市海淀区西土城路10号北京邮电大学新科研楼627室
入库时间 2023-06-19 15:24:30

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2022-05-24

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