基于基础模块和机器学习的循环嵌入对话训练方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于基础模块和机器学习的循环嵌入对话训练方法，属于人工智能领域，包括S1：提取用户对话输入中的实体与意图；S2：将实体与意图循环生成相关对话任务完整槽位；S3：将用户输入的实体、意图、槽位、系统回复表征化；S4：生成能够被机器学习模型处理的分数；S5：引入带有对话时间阶段的注意力机制，将分数通过类神经网络进行逻辑回归生成相关分类；S6：将用户端和服务器端生成的分类与用户端和服务器端的记忆内容与槽位给予不同权重，输入长短端记忆网络分类器中；S7：通过长短端记忆网络分类器计算与目标系统回复的相似度，排序返回超过阈值的相关策略回应。