基于监督学习与深度强化学习的任务型对话模型设计与实现

作     者：李昱珩 朱彦霞 LI Yuheng;ZHU Yanxia

作者机构：华东师范大学数学科学学院上海200241 河南省职工医院河南郑州450000 

基　　金：河南省软科学研究计划项目(222400410151、222400410184、232400411123) 河南省医学科技攻关项目(LHGJ20220248) 河南省重点研发与指导专项科技攻关项目(232102310491) 

出 版 物：《河南科技》 (Henan Science and Technology)

年 卷 期：2024年第51卷第6期

页      码：20-24页

摘      要：【目的】探讨智能对话系统中任务型对话模型的设计,提出一个基于监督学习和强化学习的任务型对话系统框架。【方法】采用监督学习和强化学习相结合的方法。首先,将开放域对话模型的生成回复嵌入到任务型回复的过程中,构建一个综合的对话模型。其次,利用监督学习和迁移学习的方法,构建对话策略模型,用于指导对话系统的决策过程。最后,采用深度强化学习算法进行优化更新,以提高对话系统的性能。【结果】实验结果表明,任务型对话系统模型在评估指标BLEU、ROUGE和F1分数方面优于其他基准模型。该模型具备良好的对话生成能力和回复多样性,能够生成准确且多样化的回复。【结论】通过综合应用监督学习和强化学习的方法,成功设计了一个基于任务型对话模型的智能对话系统框架。该框架在任务型对话上取得了较好的性能,为智能对话系统的发展提供了有益的探索。

主 题 词：任务型对话系统 监督学习 强化学习 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.06.004

馆 藏 号：203127719...