一种基于离线强化学习的智能机器人对话方法及系统

摘要

本发明提出一种基于离线强化学习的智能机器人对话方法及系统，方法包括获取已有的对话数据信息，基于对话数据构建训练集；在训练集抽取预设关键信息，对关键信息进行数据处理,引入非策略的批量强化学习算法；构建基于对话预判模型，并利用基于关键信息得到的数据对模型进行训练；获取待交流对话的数据信息；从数据信息中抽取预设关键信息，通过数据处理得到第一向量；利用已训练的模型处理第一向量，得到对应的第一标签，根据第一向量和第一标签进行决策输出；基于决策与用户进行对话。系统包括GPU服务器、模型存储器、存储模块、语言数据库、离线强化学习处理器、CPU处理器、语言收集模块和智能对话执行模块。