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本发明公开了一种基于提示学习的对话推荐系统,包括如下步骤:S1:通过自监督学习融合对话文本和知识图谱的语义信息作为任务共享的提示,为预训练模型补充用于对话推荐系统所需要的知识;S2:通过对话任务特定的提示设计,驱动预训练模型生成带有物品槽位的模板语句作为回复的中间结果;S3:通过推荐任务特定的提示,驱动预训练模型生成用户感兴趣的物品。本发明借助知识图谱增强的提示学习技术,在固定大规模预训练模型的情况下,通过添加任务共享和任务特定的提示,使得一个模型可以高质量地完成对话和推荐两个任务,并生成结果相
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114880444 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210366036.6 G06N 20/00 (2019.01)
(22)申请日 2022.04.
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