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HIERARCHICAL CONVERSATIONAL POLICY LEARNING FOR SALES STRATEGY PLANNING

机译：营销策略规划的分层对话策略学习

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A computer-implemented method is presented for enabling hierarchical conversational policy learning for sales strategy planning. The method includes enabling a user to have a conversation with a robot via a conversation platform, employing a plan database to store general plans used in the conversation, employing an industry database to store a plurality of candidate plans pertaining to sales promotions, and employing a plan and policy optimizer to allow the robot to select and output an optimal plan from the plurality of candidate plans, the optimal plan determined by hierarchical reinforcement learning via a first learner and a second learner, the first leaner selecting the optimal plan and the second learner selecting an optimal action.

机译：提出了一种计算机实现的方法，用于实现用于销售策略计划的分层对话策略学习。该方法包括：使用户能够经由对话平台与机器人进行对话;采用计划数据库来存储在对话中使用的一般计划;采用行业数据库来存储与促销有关的多个候选计划;以及计划和策略优化器，以允许机器人从多个候选计划中选择和输出最佳计划，该最佳计划是通过第一学习者和第二学习者通过分层强化学习确定的，第一学习者选择了最佳计划，第二学习者选择最佳动作。

著录项

公开/公告号US2020125997A1

专利类型
公开/公告日2020-04-23

原文格式PDF
申请/专利权人 INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION;
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申请/专利号US201816168031
发明设计人 ZHUOXUAN JIANG;JIE MA;YA BIN DANG;JIAN WANG;QI CHENG LI;LI JUN MEI;XIN ZHOU;HAO CHEN;YI PENG YU;SHAO CHUN LI;
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申请日2018-10-23
分类号G06N99;G06Q10/06;G10L15/18;
国家 US
入库时间 2022-08-21 11:23:17

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