一种用于强化回复个性化表达的开放域对话方法

摘要

本发明涉及一种用于强化回复个性化表达的开放域对话模方法，本属于开放域对话生成技术领域。包括一对拥有相同编码器‑解码器骨干的子网络，由CDNet和PDNet两个子网络构成，两个子网络通过多任务学习的方式交替训练，在交替训练的过程中更新编码器‑解码器骨干的参数，从而让整个模型获得两个子网络在训练过程中学习到的个性化选择与个性化嵌入的能力，模型通过多任务训练的方式交替训练CDNet和PDNet，从而学习到这两个子网络的能力，生成个性化信息更加充分的回复。有益效果在于，基于个性的双网络对话模型，用于在各种对话场景中生成更加个性化的回复；增强对话过程中个性化信息的主导作用，增强了机器人的个性化表达能力。