[发明专利]一种融合用户满意度的任务导向型对话策略学习方法在审
| 申请号： | 202210738419.1 | 申请日： | 2022-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN115344667A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 王振宇;张睿 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/332;G06F16/35;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合用户满意度的任务导向型对话策略学习方法。所述方法包括以下步骤：收集人机对话数据并结合任务场景进行数据清洗；提取出对话中的意图、槽值和情绪状态信息，并进行向量化表示；构建对话策略模块；构建情感策略模块；构建加权融合模块，获取候选响应动作对应的聚合动作价值与动作情感价值的总得分，并根据总得分预测响应动作；获取预测的响应动作后的对话状态、奖励和用户真实情绪状态信息，优化对话策略模块和情感策略模块的网络参数。本发明充分考虑了对话和情感状态的特征，通过融合深度强化学习和监督学习技术，兼顾对话效率和用户满意度目标，提高了对话策略模型的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 用户 满意 任务 导向 对话 策略 学习方法 | ||
【主权项】：
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