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本发明提出一种用于养老服务机器人的个性化对话方法,方法包括编码器模块、潜在动作空间模块、解码器模块和强化学习应用模块。采用Transformer网络模型对通过系统生成的目标文本上下文响应进行处理,并在其编码器后面加入一个潜在动作空间,采用强化学习在潜在动作空间中训练对话策略,以此来对对话策略进行隐式约束,然后通过对潜在动作空间进行探索,进而揣摩老人语句的真实用意,对话系统模型可以随时捕捉目标老人的兴趣和语言习惯,从而产生个性化、多样性的回复方法。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117609465A
(43)申请公布日2024.02.27
(21)申请号202311647618.2
(22)申请日2023.12.04
(71)申请人长春工业大学
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