对话策略

摘要： 基于对话理论的新课程天然要求教学必须为师生提供有效的对话场域和对话策略,从而实现对话共振和对话感应。由此,为对话的存在和展开提供条件支撑的话题就成了教学实施的核心要素和前提条件。在这样的课堂意蕴的理解下,话题的设置应该成为语文课堂设计和展开的根本性问题,话题教学也必然成为新课程教学的内在规定,是对新课程教学本质的一种探寻。

摘要： 韩礼德的功能语言学对高中语文文本解读打开了新世界的大门,而高中语文文本解读却依旧停留在传统的语义和语形层面,忽略了作者到底为何要写,作者和读者之间存在何种关联等诸多涉及交际层面的问题。本文将结合统编高中语文教材的部分语篇,尝试就交际意图、交际称谓、交际效果这三个维度,以一种全新视角予以观测。

摘要： 新课改下,高中语文阅读教学中对话教学是一种新型的教学模式,给高中语文阅读教学注入了全新的活力。对话教学模式下,师生间的关系得到显著改善,师生间展开了有效的沟通与交流,让学生更深刻地体会到文章当中的思想情感,为提高学生的语文水平带来了较大的帮助。文章从高中语文阅读教学中对话策略应用的必要性出发,分析高中语文阅读教学中所存在的问题,探究高中语文阅读教学的对话策略。

摘要： 对话策略是任务型对话系统构建的核心组件,通常被定义为强化学习,通过代理和环境的交互,提升对话策略效率。针对当前任务型的对话系统缺少高质量的标注数据集及模型难于收敛等问题,提出了结合规划的双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)算法,用以优化对话策略。该算法使用孪生网络结构,采用软更新、策略噪音和延迟学习等方法,有效的改善了过估计问题。实验结果表明,该方法加速了模型的收敛,提升了对话成功率。

摘要： 在目前的阅读教学中,一般都是以教师为主导开展教学,在这种教学模式中,学生往往都是被动地学习,学生缺乏学习的主动性。因此,我们必须改变现有的教学方式,积极促进学生的能动学习。对话是一种有效的促进学生主动思考、深入学习的方式。在阅读教学中,通过设置相关的教学活动,积极构建师本、师生、生本、生生等形式丰富的对话,在对话中引导学生加强对语文知识的学习和学科核心素养的生成和发展。

摘要： 对话推荐技术旨在通过与用户的对话交互完成高质量的信息推荐.针对已有研究存在的对话目标预测准确性不高的问题,提出一种利用对话模型引导的对话生成推荐(dialogue guided recommendation of dialogue generation,DGRDG)模型.首先,利用对话模型生成对话目标,通过经典的Seq2Seq模型融合输入的对话历史、用户画像以及知识信息来生成对话目标;其次,提出目标重规划策略(goal replan policy,GRP)来修正生成的对话目标,以提高对话目标预测的准确率.在DuRecDial数据集上进行实验的结果表明,对话目标生成模块在引入目标重规划策略后,对话目标预测的准确率提高了3.93%;总体模型在BLEU,DISTINCT,F1以及人工评价指标上具有较好的效果.

摘要： 本文介绍了一款医疗导诊对话管理系统,其基于结构深度嵌入(SDNE)和深度Q值网络(DQN)的组合网络对话策略优化模型,可以实现多轮引导交互。其具有一定的“主观能动性”,可依据多轮对话中每个时间步的状态主动追问相关信息、主动引导患者下一步动作。搭载该对话管理系统的导诊机器人,可以大大提升患者的就诊体验和医院的接诊效率。

摘要： 在新课程改革的背景下,对话教学作为一种新型的高中语文阅读教学模式,为高中语文阅读教学注入了新的活力。对话教学模式下,教师与学生之间的主客关系得到明显改善,师生之间能够进行有效的对话交流,使学生能更深入地体会文章的思想感情,对学生语文水平的提高有很大的帮助。

摘要： 在新课程改革的背景下,对话教学作为一种新型的高中语文阅读教学模式,为高中语文阅读教学注入了新的活力.对话教学模式下,教师与学生之间的主客关系得到明显改善,师生之间能够进行有效的对话交流,使学生能更深入地体会文章的思想感情,对学生语文水平的提高有很大的帮助.

摘要： 对话策略是人机对话系统中的重要组成成分,其性能的优劣直接影响对话系统的性能.在面对完全没有数据的冷启动场景时,收集对话数据进行对话策略学习的过程非常复杂和耗时.为在冷启动场景下能够保持良好性能,提出一种融合马尔科夫决策过程与信息熵的对话算法.利用马尔科夫决策过程快速获得下一步最优对话状态,并结合知识库通过引入属性信息熵方法排除多个状态值函数相同的最优状态,从而获取最优的系统响应动作.在音乐搜索领域数据集上的实验结果表明,与随机策略、基于规则和基于信息熵的算法相比,该算法分别缩短了2.24、0.84和0.03个对话轮次,且能够有效提高对话任务完成率.

摘要： 阅读是学好语文学科的关键点.在大部分小学生群体中,他们对语文阅读兴趣不高,无法体会阅读带来的快乐,反而还存在厌倦、低迷和抵触情绪.主要原因之一就是教师依旧延用传统的教学方式,在阅读教学中教师与学生缺乏有效对话.在新课改的推进下,教师应及时转换传统教学方式方法,开展小学语文阅读课堂对话,创新教学模式,促使学生语文阅读水平提升.

摘要： 本说明书实施例公开了一种对话策略模型训练、对话的方法和系统。其中，对话策略模型训练方法包括：基于多轮历史对话，确定第一训练数据以及第二训练数据；使用第一训练数据对对话策略模型进行第一阶段训练，使得对话策略模型能够基于对话上文输出与之对应的对话策略，进而获得对话策略模型的第一模型参数；使用第二训练数据对经过第一阶段训练后的对话策略模型进行第二阶段训练，调整第一模型参数，使得对话策略模型基于对话上文输出的对话策略能够与预设对话目标适配，进而获得对话策略模型的第二模型参数。

摘要： 本发明公开了一种对话系统，包括策略配置器、校验器、模拟器、执行器；策略配置器分别与校验器、模拟器、执行器相互连接；校验器接收所述策略配置器输出的对话策略脚本，生成校验无误的对话策略脚本；模拟器接收校验无误的对话策略脚本，生成模拟无误的对话策略脚本；执行器执行校验无误、模拟无误的对话策略脚本，与用户进行实时对话交互。此外，本发明还公开了一种对话策略配置方法。采用本发明的技术方案，在脚本语言的基础上提供了多种系统动作控制方法，使系统开发者能够精细地控制整个对话系统，同时提供了校验器和模拟器，提高了对话系统的开发效率。

摘要： 本发明公开了一种对话系统，包括策略配置器、校验器、模拟器、执行器；策略配置器分别与校验器、模拟器、执行器相互连接；校验器接收所述策略配置器输出的对话策略脚本，生成校验无误的对话策略脚本；模拟器接收校验无误的对话策略脚本，生成模拟无误的对话策略脚本；执行器执行校验无误、模拟无误的对话策略脚本，与用户进行非实时对话交互操作。此外，本发明还公开了一种对话策略配置方法。采用本发明的技术方案，在脚本语言的基础上提供了多种系统动作控制方法，使系统开发者能够精细地控制整个对话系统，同时提供了校验器和模拟器，提高了对话系统的开发效率。

摘要： 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。

摘要： 本发明涉及一种可自动生成对话策略的任务型对话管理方法，包括：获取用户语音输入，通过语音识别模块得到语音输入识别文本输入到自然语言理解模块，识别出用户意图；对话状态追踪模块根据用户意图得到当前对话状态，通过对话策略生成模型生成对话流程树；对话流程树的每个节点对应的对话策略送入自然语言生成模块，生成对应的话术文本；话术文本传给语音合成模块，合成语音传给用户，其中，上述对话策略生成模型通过基于强化学习的自学习机制，实现对话流程树的自动化配置。

摘要： 本说明书实施例公开了一种对话策略模型训练、对话的方法和系统。其中，对话策略模型训练方法包括：基于多轮历史对话，确定第一训练数据以及第二训练数据；使用第一训练数据对对话策略模型进行第一阶段训练，使得对话策略模型能够基于对话上文输出与之对应的对话策略，进而获得对话策略模型的第一模型参数；使用第二训练数据对经过第一阶段训练后的对话策略模型进行第二阶段训练，调整第一模型参数，使得对话策略模型基于对话上文输出的对话策略能够与预设对话目标适配，进而获得对话策略模型的第二模型参数。

摘要： 本发明公开了一种面向任务型对话系统的对话策略方法，应用在基于知识图谱的音乐智能搜索场景中，包括以下步骤：S1、针对特定领域构建马尔科夫决策模型；S2、利用贝尔曼方程计算状态值函数矩阵；S3、结合当前时刻的对话状态，匹配知识图谱和搜索知识库，得到满足用户目标的音乐结果；S4、对搜索结果进行属性信息熵计算；S5、对计算出来的属性信息熵进行分析；S6、通过状态转移矩阵计算出下一轮动作。本发明克服任务型对话系统中完全冷启动的困难，通过构建强化学习模型计算状态值函数矩阵，结合状态值函数矩阵的结果与该状态的属性信息熵，得到下一轮的动作，用更少的对话轮次完成知识搜索任务，具有很好的可用性。

摘要： 本发明公开了一种对话系统，包括策略配置器、校验器、模拟器、执行器；策略配置器分别与校验器、模拟器、执行器相互连接；校验器接收所述策略配置器输出的对话策略脚本，生成校验无误的对话策略脚本；模拟器接收校验无误的对话策略脚本，生成模拟无误的对话策略脚本；执行器执行校验无误、模拟无误的对话策略脚本，与用户进行非实时对话交互操作。此外，本发明还公开了一种对话策略配置方法。采用本发明的技术方案，在脚本语言的基础上提供了多种系统动作控制方法，使系统开发者能够精细地控制整个对话系统，同时提供了校验器和模拟器，提高了对话系统的开发效率。

摘要： 本发明公开了一种对话系统，包括策略配置器、校验器、模拟器、执行器；策略配置器分别与校验器、模拟器、执行器相互连接；校验器接收所述策略配置器输出的对话策略脚本，生成校验无误的对话策略脚本；模拟器接收校验无误的对话策略脚本，生成模拟无误的对话策略脚本；执行器执行校验无误、模拟无误的对话策略脚本，与用户进行实时对话交互。此外，本发明还公开了一种对话策略配置方法。采用本发明的技术方案，在脚本语言的基础上提供了多种系统动作控制方法，使系统开发者能够精细地控制整个对话系统，同时提供了校验器和模拟器，提高了对话系统的开发效率。

摘要： 本说明书一个或多个实施例涉及一种从对话语料中抽取对话策略结构的方法及系统，所述方法包括：获取所述对话语料的多个客服语料；其中，所述客服语料中包括多个按序排列的问题信息；基于特征提取算法对所述客服语料中的问题信息进行特征化处理，得到问题信息对应的特征向量；基于聚类算法将所述问题信息对应的特征向量聚类为多个问题聚类簇；基于所述多个按序排列的问题信息获取各问题聚类簇在所述多个客服语料中的顺序标识；基于关联规则算法对各问题聚类簇及其顺序标识进行处理，获取目标问题序列；基于所述目标问题序列确定所述对话策略结构。