一种基于知识追踪与转移的人机对话方法

摘要

本发明公开了一种基于知识追踪与转移的人机对话方法，包括如下步骤：步骤一，构建具备知识追踪与转移功能的模型；所述模型采用基于深度学习的编码‑解码框架，包含编码层、知识追踪转移层和解码层；步骤二，根据所构建的模型，使用先验‑后验对偶学习机制训练模型参数；步骤三，训练完成后，模型参数全部固定，然后进行实际对话应用。本发明所公开的方法进一步提升了知识选择的合适性，帮助模型生成更高用户体验的回复；其次，无监督的先验‑后验对偶学习机制不但增强进了知识追踪与转移之间的交互，保证二者的预测精度同时提升，而且显著减少了模型对人工标注数据的依赖。