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公开(公告)号：CN117807206A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311850219.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及基于意图匹配的多方人机对话方法，属于自然语言处理领域。该方法包括以下步骤：S1:利用预训练的BERT语言模型，提取对话文本的局部对话层意图嵌入表示；S2:通过图模型描述对话中实体间的关系，用对话实体嵌入的均值初始化会话嵌入，再经过L层图卷积学习，得到全局话语层意图表示；S3:在描述多方对话过程的图模型中，将边集初始化为邻接矩阵，通过2层图卷积学习基于说话人意图表示，得到说话人角色意图表示；S4:将全局话语层意图表示和说话人层意图表示进行图对比学习，优化对话意图表示，与基于三个不同水平的意图构建下一句回复预测任务相统一。本发明能更好地理解对话内在结构和意图，准确预测下一句回复。
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