对话方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
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对话方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本申请提出一种对话方法、装置、电子设备和存储介质,其中,对话方法包括:获取输入文本;根据输入文本从多个对话语料库中召回多个候选问题文本;根据输入文本对多个候选问题文本中的每个候选问题文本进行评分,以得到每个候选问题文本对应的分数;根据每个候选问题文本对应的分数和对话语料库,从多个候选问题文本中确定目标问题文本;以及根据目标问题文本和目标问题文本对应的对话语料库类型,确定后续的对话处理方式。由此,提高了应答文本的质量。
对话生成方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本公开提供了一种对话生成方法、装置、电子设备和存储介质,涉及深度学习、语音技术等人工智能技术领域。具体实现方案为:获取当前轮对话的输入语句,并根据输入语句,对当前的对话状态进行更新,以获取更新后的对话状态信息;基于对话状态信息及预设意图,获取输入语句对应的对话历史、意图序列及槽值对序列;基于对话历史、意图序列及槽值对序列,生成输入语句对应的应答动作的第一预测动作类别、第一预测意图及第一预测槽值对;按照预设动作表示规则,生成以第一预测动作类别、第一预测意图及第一预测槽值对表示的应答动作;根据应答动作,生成输
对话任务的处理方法、装置、存储介质和电子设备.pdf
本公开涉及一种对话任务的处理方法、装置、存储介质和电子设备,涉及电子信息处理技术领域,该方法包括:对接收到的对话信息进行解析,以得到对话信息对应的目标任务,并在预设的知识库中确定执行目标任务所需的第一数量个任务槽位,针对每个任务槽位,确定该任务槽位对应的共享槽位,在历史信息池中,查找包括共享槽位的第二数量个共享历史记录,并确定共享槽位在每个共享历史记录中包括的历史槽位值,确定第二数量个历史槽位值中,每个历史槽位值与目标任务的相关度,根据每个历史槽位值与目标任务的相关度,确定该任务槽位的槽位值,根据第一数量
对话方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本申请涉及人工智能技术领域,公开了一种对话方法、装置、电子设备及可读存储介质,对话方法包括:获取用户输入的目标问句;基于训练后的强化学习模型,确定与所述目标问句对应的反馈动作;其中,所述强化学习模型是基于至少两轮样本对话、以及至少两轮样本对话所确定的奖励函数训练得到的;每一轮样本对话包括样本问句和对应的样本答句;确定与所述反馈动作对应的目标答句,并输出所述目标答句。本申请提供的对话方法使得最终训练得到的强化学习模型的预测准确率更高。
对话处理方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本发明公开了一种对话处理方法、装置、电子设备及存储介质,属于人工智能领域。所述方法包括:当获取到输入的目标问题信息时,查询树状结构的知识库,树状结构的知识库包含多个根节点、每个根节点下的至少一层分支节点以及多个叶子节点;当树状结构的知识库中包含第一根节点时,输出第一根节点下的第一层分支节点对应的第二问题信息,第一根节点对应的第一问题信息与目标问题信息的相似度大于第一阈值;当获取到输入的第二答案信息时,根据所述输入的第二答案信息,输出所述目标问题信息的第一答案信息。本发明通过查询一个树形结构的知识库,即可在