公开(公告)号：CN114830139A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202080088172.2

申请日：2020-11-05

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： A·X·郭 ,  J·D·E·鲁萨克

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06N7/00

Abstract: 一种用于训练对话式计算系统的方法。所述方法包括：向机器学习模型提供初始查询，所述机器学习模型先前被训练以生成用于响应查询的动作。基于所述初始查询，多个候选动作从机器学习模型被接收到并经由训练接口被呈现。基于由人类标注者提供的输入，选择的候选动作被识别并在经标记的数据示例中与所述初始查询相关联。

公开(公告)号：CN114127710B

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202080052259.4

申请日：2020-06-01

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： D·L·W·哈尔 ,  D·E·H·伯克特 ,  J·D·E·鲁萨克 ,  J·S·克里希穆尔蒂 ,  J·A·沃尔夫 ,  A·D·保尔斯 ,  A·X·郭 ,  J·D·安德烈亚斯 ,  D·L·克莱茵

IPC: G06F16/334 ,  G06F16/635 ,  G06F40/295 ,  G06F40/35 ,  G06N3/006 ,  G10L15/18 ,  G10L15/197 ,  G10L15/22 ,  G06F8/36 ,  G06F8/41 ,  G06F9/448 ,  G06F9/54 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/044 ,  G06N7/01 ,  G06N20/10

Abstract: 一种方法，包括识别包含歧义的用户话语。所述方法还包括使用先前训练的代码生成机根据用户话语来产生包含搜索历史函数的数据流程序。所述搜索历史函数被配置为从被存储在特定于上下文的对话历史中的一个或多个候选概念中选择最高置信度的消歧概念。

公开(公告)号：CN114127710A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202080052259.4

申请日：2020-06-01

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： D·L·W·哈尔 ,  D·E·H·伯克特 ,  J·D·E·鲁萨克 ,  J·S·克里希穆尔蒂 ,  J·A·沃尔夫 ,  A·D·保尔斯 ,  A·X·郭 ,  J·D·安德烈亚斯 ,  D·L·克莱茵

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/635 ,  G06F40/295 ,  G06F40/35 ,  G06N3/00 ,  G10L15/18 ,  G10L15/197 ,  G10L15/22 ,  G06F8/36 ,  G06F8/41 ,  G06F9/448 ,  G06F9/54 ,  G06N3/04 ,  G06N7/00 ,  G06N20/10

Abstract: 一种方法，包括识别包含歧义的用户话语。所述方法还包括使用先前训练的代码生成机根据用户话语来产生包含搜索历史函数的数据流程序。所述搜索历史函数被配置为从被存储在特定于上下文的对话历史中的一个或多个候选概念中选择最高置信度的消歧概念。