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聊天机器人、智能客服如何实现准确的自然语言理解(NLU)，是人机对话中的一个非常重要的部分，也是近年来研究的一个热点。多轮对话的自然语言理解不仅仅要关注当前对话的语义信息，还需要关注对话时的历史对话信息。在多任务进行自然语言理解模型比较有代表性的是MT‑DNN模型，该模型主要考虑了针对这一般性NLU任务，但是针对多轮对话下的自然语言理解没有涉及，如果将多轮对话按当前语句进行NLU任务会缺少语义信息，导致语义信息缺失和不完整。本发明设计一个新型的基于BERTCONTEXT的多轮对话自然语言理解模型
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112667788 A
(43)申请公布日 2021.04.16
(21)申请号 202011392427.2
(22)申请日 2020.12.02
(71)申请人 中山大学
地址 51
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