[发明专利]一种可扩展的领域人机对话系统状态跟踪方法及设备在审
| 申请号： | 201910071447.0 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109885668A | 公开（公告）日： | 2019-06-14 |
| 发明（设计）人： | 程国艮;李欣杰 | 申请（专利权）人： | 中译语通科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F17/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京兴智翔达知识产权代理有限公司 11768 | 代理人： | 蒋常雪 |
| 地址： | 100040 北京市石*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种可扩展的领域人机对话系统状态跟踪方法和设备，所述方法包括建立状态跟踪模型，采用slot‑value模型确定当前对话状态；训练数据特征集拆分，采集每一轮对话，并对其中的特征项进行采集，对每个特征项进行拆分；准备上下文信息；基于机器学习方法的模型训练。由于该方法中的状态跟踪模型对每个特征进行独立预测，而不对特征取值范围进行限定，可以支持特征取值范围的动态改变，从而在业务升级过程中不需要重新进行语言理解模型的训练，使得领域人机对话系统扩展性更强。 | ||
| 搜索关键词： | 状态跟踪 人机对话系统 可扩展 特征项 采集 方法和设备 上下文信息 扩展性 对话状态 基于机器 模型确定 模型训练 训练数据 业务升级 语言理解 特征集 预测 对话 学习 | ||
【主权项】：
1.一种可扩展的领域人机对话系统状态跟踪方法，其特征在于：建立状态跟踪模型，采用slot‑value模型确定当前对话状态；训练数据特征集拆分，采集每一轮对话，并对其中的特征项进行采集，对每个特征项进行拆分；准备上下文信息；基于机器学习方法的模型训练。
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