[发明专利]一种基于辅助网络的智能对话生成方法有效
| 申请号： | 201910428886.2 | 申请日： | 2019-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN110297894B | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 向阳;赵宇晴 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35;G06F16/33;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于辅助网络的智能对话生成方法，包括以下步骤：1)建立相应的对话语句数据集；2)建立对话生成模型，采用对话语句数据集对对话生成模型进行预训练；3)建立辅助网络专家语料库以及辅助网络数据集；4)建立辅助网络模型，采用辅助网络数据集进行预训练；5)对基于辅助网络的智能对话生成模型进行参数初始化，进行联合训练，并扩展辅助网络训练数据集，直至对话生成模型和辅助网络模型均收敛；6)根据训练后的基于辅助网络的智能对话生成模型结合辅助网络专家语料库进行判定，将概率最高的词语作为当前时刻的最终输出词语。与现有技术相比，本发明具有提高效率和效果、适用性广等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 辅助 网络 智能 对话 生成 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于辅助网络的智能对话生成方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据对话生成任务需求建立相应的对话语句数据集；2)建立对话生成模型，采用对话语句数据集对对话生成模型进行预训练；3)建立辅助网络专家语料库以及辅助网络数据集；4)建立辅助网络模型，采用辅助网络数据集进行预训练；5)采用训练后对话生成模型以及训练后辅助网络模型的预训练参数对基于辅助网络的智能对话生成模型进行参数初始化，再进行联合训练，或者直接进行联合训练，在训练过程中同时扩展辅助网络训练数据集，直至对话生成模型和辅助网络模型均收敛；6)根据训练后的基于辅助网络的智能对话生成模型结合辅助网络专家语料库进行判定，将概率最高的词语作为当前时刻的最终输出词语。
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