用于基于人工智能的计算机辅助说服系统的方法和装置

摘要

本发明提供了用于基于AI的计算机辅助说服系统(CAPS)的方法和系统。CAPS从目标和代理两者获得针对对象的输入，基于对输入的分析动态地生成说服参考。CAPS通过使用递归网络(RNN)模型分析代理音频流和目标音频流来获得内容输出，基于卷积神经网络(CNN)模型获得情绪分类器，更新对话矩阵，并且基于所更新的对话矩阵生成说服参考。说服参考是基于使用RNN模型从对话矩阵生成的接受可能性结果。CAPS还使用具有目标大数据的输入的CNN来生成目标简档，其中目标简档包括一个或多个对象，以及其中基于所生成的简档和一个或多个所选择的对象来选择代理。