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一种人机对话模型的训练方法及人机对话方法.pdf

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    本发明提供了一种人机对话模型的训练方法及人机对话方法，该人机对话模型将流水线型对话系统的子模块整合为整体的端到端的结构框架，通过获取用户本轮对话数据以及上一轮历史数据，并编码为向量序列，最后依次通过自然语言理解、对话状态追踪、对话策略学习和自然语言生成四个子模块，得到系统本轮回复。本发明还提供了一种人机对话方法，适于利用前述的模型进行人机交互。本发明中的人机对话模型在训练时可根据训练数据包含的监督标签类型灵活地选择子模块的结构，并且可以对所有子模块同时进行优化，避免了错误不断累积传播的问题，能够

    (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113050787 B (45)授权公告日 2022.08.05 (21)申请号 201911367881.X G06N 20/00 (2019.01) (22)申请日 2019.12

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