对话型

摘要： 我们可以将课堂对话作为一般意义上的教学方法,思考:1.教师的语言是否能为学生所理解,是否可以和学生的话语体系与经验世界进行沟通;2.教师在数学课堂上的语言是否具有相对的规范性、稳定性结构性;3.设计怎样的数学任务能够引发师生之间的对话……

摘要： 班级群体内的每个成员之间都会产生心理上和认知上的相互作用,这种相互作用的节奏和感情色彩及其表达方式,形成了一个班级的群体氛围。其中,对话型班级群体氛围注重师生之间的对话,有助于培养轻松、愉快、自由的学习氛围。本文根据具体的实例,从如何倾听和怎样反思来谈谈对话型班级群体氛围的创设。

摘要： 对话型大学教学模式是一种新型的教学模式,它具有以下基本特征:以引导学生建构知识为前提;以学生实践能力培养为鹄的;以道德人格的完善为准则;以发展性评价为手段.对话型教学模式需要结合教学设计、学生观念、发展性评价、互联网技术等方面的变革去实践.

摘要： 新的教育理念下,我国对中小学教育工作进行了全面的改革,初中语文阅读作为初中语文教育的重要组成部分之一,所以,为了适应新课改的需要,初中语文阅读的教学方式需要做出改进,需要改变传统的阅读教学方式,在阅读教学过程中初中语文老师要注意引导学生有针对性的进行阅读,从而在提高学生阅读兴趣的基础上使得学生的阅读更加有效,本文对阅读中采用对话阅读的教学方式进行探讨和分析,为我国初中生语文素养的提升开辟新的道路.

摘要： 阅读教学本身就是学生与教师与文本之间的对话交流的过程。因此,要想使初中语文阅读教学取得理想的教 学成果,教师就必须在教学中采用对话型的教学模式,使得教师与学生之间可以以文本为介质进行语言沟通和精神交流, 从而使得学生对文本能够产生个性化的、独到的见解和情感体验,进而提高学生的阅读理解能力,提升初中语文阅读教学 的效果。

摘要： 现行使用的小学英语教材中,语篇的内容仍然以对话型语篇为主.因此,教师在进行语篇教学时,应以语篇情境为主线积极开展语言学习活动,以语篇问题为导向提升语言运用能力,以对话策略为引领促进语言思维发展.

摘要： 本发明涉及自动对话技术领域，具体地说，涉及自适应单轮对话和任务型多轮对话的决策方法。其包括：在用户交流单元内进行对话；对话状态记忆单元对用户交流单元内的对话形式、槽位信息以及对话状态进行记忆，形成记忆数据，并输出至对话键入单元；对话键入单元向用户交流单元内键入与对话状态记忆单元输出记忆形式不同的对话形式。本发明中通过对话状态记忆单元对当前对话形式进行记忆，从而方便对不同对话形式进行键入，从而保证在对话过程中多个不同的对话形式的切换，保证整个对话的流畅度。

摘要： 本发明公开了一种对比学习增强对话状态追踪的任务型对话方法。本发明首先收集中文多领域任务型对话数据，并做数据增强。其次通过对话状态追踪模块将收集整理好的数据送入意图识别模块、二分类识别模块、对比学习强化模块得到每一轮对话中用户的意图和所处的对话状态。通过数据库查询模块筛选出符合用户意图和对话状态的数据。然后通过对话状态决策模块对对话状态进行决策学习，生成更合理多样的对话决策；通过对话回复模块生成准确且合适的回复。最后通过网页前端模块将回复内容友好的展示给用户。本发明将对比学习融入对话状态追踪训练中，优化了模型对Span slot的抽取能力，进而提高了模型对整个输入语句上下文语义信息的提取能力。

摘要： 本发明涉及一种可自动生成对话策略的任务型对话管理方法，包括：获取用户语音输入，通过语音识别模块得到语音输入识别文本输入到自然语言理解模块，识别出用户意图；对话状态追踪模块根据用户意图得到当前对话状态，通过对话策略生成模型生成对话流程树；对话流程树的每个节点对应的对话策略送入自然语言生成模块，生成对应的话术文本；话术文本传给语音合成模块，合成语音传给用户，其中，上述对话策略生成模型通过基于强化学习的自学习机制，实现对话流程树的自动化配置。

摘要： 本发明公开了一种面向任务型对话系统的对话策略方法，应用在基于知识图谱的音乐智能搜索场景中，包括以下步骤：S1、针对特定领域构建马尔科夫决策模型；S2、利用贝尔曼方程计算状态值函数矩阵；S3、结合当前时刻的对话状态，匹配知识图谱和搜索知识库，得到满足用户目标的音乐结果；S4、对搜索结果进行属性信息熵计算；S5、对计算出来的属性信息熵进行分析；S6、通过状态转移矩阵计算出下一轮动作。本发明克服任务型对话系统中完全冷启动的困难，通过构建强化学习模型计算状态值函数矩阵，结合状态值函数矩阵的结果与该状态的属性信息熵，得到下一轮的动作，用更少的对话轮次完成知识搜索任务，具有很好的可用性。

摘要： 本发明公开了一种任务型对话系统的对话状态跟踪、训练方法及系统，提高了多领域复杂场景中的对话状态跟踪准确率。其技术方案为：对话历史进行预处理，获得以词为单位的对话历史文本的向量化表示；对向量化的对话历史文本，使用双向长短期记忆网络作为编码器进行编码；初始化解码器，解码出目标槽位信息；关注对话历史中的目标槽位信息，通过注意力机制计算对话历史中每个词对于目标槽位的重要程度；判断输入的对话历史中是否提及目标槽位，若提及目标槽位则进行下一步的处理，否则方法结束；从对话历史的向量化表示、对话历史的原始输入以及历史对话状态中分别寻找目标槽位取值，最后据此得到目标槽位的最终取值。

摘要： 对话系统(100)具备对话机器人ID管理部(23)、对话机器人ID接收部(16)以及变更部(17，18)。对话机器人ID管理部(23)使领域数据与用于识别对话机器人服务器装置的对话机器人ID产生关联并储存。对话机器人ID接收部(16)基于对应于从终端装置侧发送的提问数据而从领域数据推论部(36)输出的领域数据，取得由参照对话机器人ID管理部(23)可得的对话机器人ID。变更部(17，18)基于对话机器人ID接收部(16)所取得的对话机器人ID，变更终端装置(6A，6B，6C)所发送的提问数据的发送目的地的对话机器人服务器装置(3A，3B，3C)。

摘要： 为了即使在比较小规模的装置构成中，也难误辨识利用者的发音，从而顺利地进行对话，可以容易地给予接近自由对话的印象，图像输出部将被广播的图像等与视听者非对话性进行的图像显示在显示部上，对话处理部根据存储于对话数据库内的与上述图像的进展对应的对话数据，输出开始对话用的装置发话数据，同时若从视听者进行发话，则根据从声音辨识部输出的视听者发话数据与上述对话数据，输出用来应答视听者的发话的装置发话数据。

摘要： 本发明提出了一种基于层次型记忆网络的端到端建筑领域任务型对话系统，包括：上下文编码器：用于将对话历史编码成向量

摘要： 本公开提出了一种对话模型的训练方法、对话机器人的对话方法、装置和电子设备，涉及自然语言理解和深度学习等人工智能领域，其中，方法包括获取不同说话人各自的对话样本数据，其中，对话样本数据包括对话语料和回复语料；将对话样本数据输入目标对话风格识别模型中，获取说话人对应的对话风格数据；将对话样本数据以及对话风格数据，生成对话模型的对话风格样本数据；基于对话风格样本数据，对对话模型进行训练，以生成目标对话模型，其中，目标对话模型用于输出具有对话风格的回复信息。本公开中，使得目标对话模型可以实现具备精准灵活的说话风格的信息回复，优化了人机对话过程中的用户体验度。

摘要： 本发明公开了一种对话生成方法、对话生成装置、对话机器人和存储介质。对话生成方法可以用于对话机器人。对话生成方法包括：获取历史对话信息和多媒体信息；根据历史对话信息和多媒体信息确定关系集合，关系集合包括对话人员之间的关系、及对话机器人与对话人员之间的关系；根据历史对话信息和关系集合生成回复结果。上述对话生成方法、对话生成装置、对话机器人和存储介质中，根据历史对话信息和多媒体信息确定了对话人员之间的关系以及对话机器人与对话人员之间的关系，如此，能够根据不同的人员关系、不同的人机关系生成回复结果，使得生成的对话更加多样性，能够满足不同场景的不同对话需求。