[发明专利]一种基于深度学习的端到端目标引导型对话方法有效
| 申请号： | 201810967833.3 | 申请日： | 2018-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN110858215B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 叶志豪;廖朝辉;蔡瑞初;崔洪刚;张袁震宇 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的端到端目标引导型对话方法，包括如下步骤：S1：获取上一轮用户对话和当前对话历史，根据上一轮用户对话和当前对话历史初始化序列到序列模型；S2：确定当前知识库实体的行号；S3：确定当前知识库实体的列号；S4：通过注意力机制的得到最佳匹配实体；S5：迭代执行步骤S2‑S4直至最终输出下一轮对话。本发明克服了现有的端到端的对话对话效率低下，影响用户的个性化体验的技术缺陷，通过自然语言对话的精准度，提供良好的用户服务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 端到端 目标 引导 对话 方法 | ||
【主权项】：
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