一种博弈对话中基于对话历史和强化学习的多轮对话方法

摘要

本发明公开了一种博弈对话中基于对话历史和强化学习的多轮对话方法，属于智能体和强化学习模型领域。该方法包括如下步骤：首先将多轮对话作为一个有限重复博弈的过程，存储已经结束的完整多轮对话，构建既往对话历史信息库；然后在一个新的多轮对话中，基于记忆网络构建对手行动估计模型，用当前对话已经进行的轮次去检索对话历史信息库，通过多步估计产生对手下一步策略的估计向量；最后基于编码‑解码模型融合当前对话的信息和估计向量，做出下一步的应答。本发明在多轮对话过程中，将既往对话历史的估计向量和当前对话历史的回应向量进行融合，能够更充分地利用了历史信息，使得对话机器人(智能体)具备更高的适应性、做出更好的应答。