[发明专利]一种基于混合编码网络的端到端对话控制方法在审
| 申请号： | 201710160951.9 | 申请日： | 2017-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN106951512A | 公开（公告）日： | 2017-07-14 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于混合编码网络的端到端对话控制方法，其主要内容包括混合编码网络(HCN)模型，应用循环神经网络(RNN)学习“端到端”模型，监督学习评价，通过监督学习或强化学习来训练神经网络，其过程为，先将用户话语作为文本形成词袋矢量，通过实体抽取、实体跟踪将特征分量级联成特征向量，再将载体递给RNN计算隐藏状态，传递到softmax激活的密集层，标准化后选择动作模板并传递到实体输出，在实体中替换并完全形成动作，若动作是文本，则呈现给用户，并循环重复。本发明中HCN以相当少的训练数据实现相同的性能，同时保持端到端可训练性，降低了学习的复杂性，提高了准确性；节省人力资源，提高工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 编码 网络 端到端 对话 控制 方法 | ||
【主权项】：
一种基于混合编码网络的端到端对话控制方法，其特征在于，主要包括混合编码网络(HCN)模型(一)；应用循环神经网络(RNN)学习“端到端”模型(二)；监督学习评价(三)；通过监督学习或强化学习来训练神经网络(四)。
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