对话处理模型的训练方法、对话处理方法、装置及设备.pdf
是浩****32
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对话处理模型的训练方法、对话处理方法、装置及设备.pdf
本申请公开了对话处理模型的训练方法、对话处理方法、装置及设备,属于人工智能技术领域。方法包括:获取多个客服对话语段,多个客服对话语段对应的任务类型包括分类任务和/或生成任务;调用初始处理模型对多个客服对话语段进行处理,输出各个任务类型对应的客服对话语段的处理结果;基于多个客服对话语段和多个客服对话语段的处理结果,获取第一目标损失,利用第一目标损失更新初始处理模型,得到对话处理模型。对话处理模型适用于处理分类任务和/或生成任务对应的客服对话语段,适用范围较广。由于客服对话语段能够包括客服领域的知识,对话处理
对话状态跟踪方法、装置及对话状态跟踪模型训练方法.pdf
本公开提供了一种对话状态跟踪方法、装置,涉及人工智能领域。该方法包括:获取历史对话和当前轮次对话,将历史对话、当前轮次对话、当前轮次对话中的槽和与当前轮次对话中的槽对应的值集合输入至对话状态跟踪模型;通过对话状态跟踪模型对历史对话、当前轮次对话、当前轮次对话中的槽和与当前轮次对话中的槽对应的值集合进行特征提取,以获取与当前轮次对话对应的对话状态;对话状态跟踪模型是基于自适应优化损失函数训练得到的,自适应优化损失函数包括槽优化系数和样本优化系数,并且槽优化系数是根据每个槽在验证数据集上的准确率确定的,样本优
对话处理方法、装置、设备及存储介质.pdf
本公开涉及一种对话处理方法、装置、设备及存储介质。本公开通过目标类别建立多个预设类别中除所述目标类别之外的其他预设类别中不同预设类别的关键词之间的语义关系,从所述目标类别对应的一个或多个聚类簇中选取基准聚类簇,以及从所述其他预设类别对应的多个聚类簇中确定出一个或多个目标聚类簇,使得所述目标聚类簇和所述基准聚类簇的相似度满足预设条件。进一步,将所述一个或多个目标聚类簇中的关键词融合到所述基准聚类簇中,使得不同预设类别的关键词通过目标类别这种数据结构连接在一起,保证了连接在一起的关键词之间存在语义关系,避免将
对话处理方法、装置及电子设备.pdf
本说明书一个或多个实施例提供一种对话处理方法、装置及电子设备,应用于人工智能系统,包括:获取用户对于目标任务问题的回答文本,所述目标任务问题用于预测所述用户在目标任务上的需求;所述目标任务问题包括至少一个可选实体;从所述回答文本中提取出用于指示与所述目标任务对应的实体的关键字段;分别确定所述关键字段与所述至少一个可选实体的属性字段是否匹配;如果所述关键字段与任意一个可选实体的属性字段匹配,则将属性字段与所述关键字段匹配的可选实体确定为目标实体,并基于所述目标实体执行所述目标任务。
任务对话系统中的对话处理方法及装置.pdf
本发明公开了一种任务对话系统中的对话处理方法及装置,其中,该方法包括:获取本轮用户消息;获取上一轮对话中任务对话系统反馈的对话动作;根据本轮用户消息和上一轮对话中任务对话系统反馈的对话动作,生成本轮对话中任务对话系统反馈的对话动作;显示本轮对话中任务对话系统反馈的对话动作。本发明实施例提供的任务对话系统中的对话处理方法,结合上轮对话的对话动作生成本轮对话的对话动作,不需要针对不同领域的任务对话系统预先定义对话状态,使得该方法具有很强的跨领域迁移能力。