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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>一種融合馬爾科夫決策過(guò)程與信息熵的對(duì)話算法

      一種融合馬爾科夫決策過(guò)程與信息熵的對(duì)話算法

      2021-03-21 | rar | 1.56 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      對(duì)話策略是人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)中的重要組成成分，其性能的優(yōu)劣直接影響對(duì)話系統(tǒng)的性能。在面對(duì)完全沒(méi)有數(shù)據(jù)的冷啟動(dòng)場(chǎng)景時(shí)，收集對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)話策略學(xué)習(xí)的過(guò)程非常復(fù)雜和耗時(shí)。為在冷啟動(dòng)場(chǎng)景下能夠保持良好性能，提岀一種融合馬爾科夫決策過(guò)程與信息熵的對(duì)話算法。利用馬爾科夫決策過(guò)程快速獲得下一步最優(yōu)對(duì)話狀態(tài)，并結(jié)合知識(shí)庫(kù)通過(guò)引人屬性信息熵方法排除多個(gè)狀態(tài)值函數(shù)相回的最優(yōu)狀態(tài)，從而獲取最優(yōu)的系統(tǒng)響應(yīng)動(dòng)作。在音樂(lè)搜索領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與隨機(jī)策略、基于規(guī)則和基于信息熵的算法相比，該算法分別縮短了224、0.84和0.03個(gè)對(duì)話輪次，且能夠有效提高對(duì)話任務(wù)完成率。

      一種融合馬爾科夫決策過(guò)程與信息熵的對(duì)話算法

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