游戏对话生成以及游戏对话模型的训练方法、装置

    公开(公告)号:CN117217317A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202311378866.1

    申请日:2023-10-23

    Abstract: 本发明提供一种游戏对话生成以及游戏对话模型的训练方法、装置,方法包括:获取目标游戏的历史对话;基于目标游戏的游戏对话模型,生成所述历史对话的对话回复,所述目标游戏的游戏对话模型是基于所述目标游戏的思维链数据训练得到的,所述思维链数据是在所述目标游戏的原始对话中填充与所述目标游戏的游戏规则对应的推理数据得到的。本发明提供的方法、装置,基于在原始对话中填充与目标游戏的游戏规则对应的推理数据,得到目标游戏的思维链数据,并基于思维链数据进行训练得到的游戏对话模型,进行游戏对话,生成对话回复,提升了对话回复的逻辑思维和准确性,进而大大提升了用户基于游戏对话模型进行游戏对话的使用体验。

    一种基于句子的语义相似度获得方法、装置以及设备

    公开(公告)号:CN114330367A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111652611.0

    申请日:2021-12-30

    Inventor: 房翔 李亚 刘权

    Abstract: 本发明公开了一种基于句子的语义相似度获得方法、装置以及设备,语义相似度获得方法包括:利用第一编码器获得第一句子的第一语义表征;利用所述第一编码器或第二编码器获得第二句子的第二语义表征;计算所述第一语义表征与所述第二语义表征之间的相似度,作为两个句子之间的语义相似度;其中,所述第一编码器包括第一编码层,所述第二编码器包括第二编码层和交互层,其中,所述第一编码层的模型参数与所述第二编码层的模型参数完全相同,所述第二编码层的输出数据作为所述交互层的输入数据,所述交互层的输出数据作为所述第二语义表征。本申请在将句子转化成语义表征时考虑句子之间的交互,有助于语义相似度的精确计算。

    个性化对话方法及相关装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN117952210A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202311693875.X

    申请日:2023-12-07

    Abstract: 本申请公开了一种个性化对话方法及相关装置、设备和存储介质,其中,个性化对话方法包括:获取第一会话;基于模拟目标对象的个性化对话模型对第一会话进行回复,得到第二会话;其中,个性化对话模型基于目标对象的样本个性化对话数据采用强化学习对第一对话模型进行参数微调得到,第一对话模型为第二对话模型至少基于与预设生成式模型分别处理样本个性化对话数据之后的输出差异进行参数微调得到,第二对话模型基于样本通用对话数据对预设生成式模型进行参数微调得到。上述方案,能够实现个性化会话。

    交互方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN115878241A

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202211412881.9

    申请日:2022-11-11

    Inventor: 房翔 李亚 刘权

    Abstract: 本申请提供了一种交互方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质,涉及人机交互领域。该交互方法应用于具有显示屏的电子终端,包括:在确定电子终端的使用者满足交互触发条件的情况下,确定使用者对应的内容推荐图谱,其中,内容推荐图谱为基于使用者与电子终端的历史交互数据和知识库数据构建的结构化的图谱;确定内容推荐图谱对应的对话资源;基于交互触发条件、内容推荐图谱和对话资源,利用虚拟人与使用者进行交互;在虚拟人与使用者的交互过程中,若使用者的反馈信息满足推荐触发条件,则播放推荐触发条件对应的推荐资源。该方法能够主动引导使用者进入深度交互,实现挖掘使用者潜在需求和隐藏需求,精准地为使用者提供推荐资源的目的。

    智能对话方法及相关装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN119962624A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202411904688.6

    申请日:2024-12-23

    Abstract: 本申请公开了一种智能对话方法及相关装置、设备和存储介质,其中,智能对话方法包括:获取待回复的第一语句;输入第一语句至第一对话模型,以获取第一对话模型的输出语句作为回复第一语句的第二语句;其中,第一对话模型经与参数量多于第一对话模型的第二对话模型基于样本对话数据通过知识蒸馏训练得到,第二对话模型从候选对话集内筛选候选对话数据作为样本对话数据,候选对话数据包括第一样本语句和回复第一样本语句的第二样本语句,第二样本语句为第一样本语句输入至第二对话模型之后的输出语句。上述方案,能够尽可能地减少智能对话的资源需求并缩短智能对话的推理时间。

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