[发明专利]一种基于元学习的个性化对话改写方法

权利要求书

1.一种基于元学习的个性化对话改写方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：针对每个用户画像，构建对话改写数据，再划分为支撑集和查询集用于模型训练；

步骤2：初始化编码器-解码器模型参数，模型输入为用户画像信息和原始对话，输出为改写的对话；

步骤3：针对每个用户画像构建的改写数据，使用支撑集训练模型，更新模型参数，再使用查询集获得参数更新的梯度信息；

步骤4：使用在每个任务的查询集上获得的梯度信息更新步骤2中初始化编码器-解码器模型的参数，获得用于下游任务的模型参数；

步骤5：针对新的对话改写任务，使用步骤4得到的参数初始化模型，在新任务的训练数据上训练后即可用于基于新用户画像信息的对话改写。

2.如权利要求1所述的一种基于元学习的个性化对话改写方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

(3.1)针对每个用户画像构建的改写数据，使用支撑集训练参数为步骤2中初始化参数的编码器-解码器模型，训练后模型参数变为当前任务相关参数；

(3.2)使用查询集训练参数为当前任务相关参数的编码器-解码器模型，保留梯度信息，此梯度信息用于在步骤4中更新初始化参数。