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基于提示学习和预训练语言模型的对话推荐系统研究

一、引言

随着信息技术的迅猛发展，人们对个性化的服务需求逐渐增长。推荐系统因此而应运而生，成为当今社会重要的信息过滤工具。其中，对话推荐系统通过与用户进行自然语言交互，以理解用户需求并做出相应推荐，正逐渐成为研究的热点。本文旨在研究基于提示学习和预训练语言模型的对话推荐系统，以期为用户提供更加精准、个性化的推荐服务。

二、提示学习与预训练语言模型概述

提示学习是一种通过预先准备一些提示信息，引导模型进行学习和推理的方法。而预训练语言模型则是通过在大量语料上进行无监督学习，以获取语言知识的模型。这两种技术均能在对话推荐系统中发挥重要作用。

三、基于