一种基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统，包括基于多级神经网络结构的对话内容分析模块、问题解决满意度提取模块、数据存储模块、语言组织模块以及基于循环神经网络和基于动态工作记忆网络的深度学习模型模块和强化学习模块；本发明专利技术基于动态工作记忆网络对深度学习模型进行训练，同时配合强化学习模块实现了系统可针对不同的顾客的不同性格和情绪进行多样化自动回复，且针对不同顾客提出的相同类型的问题给出不同的回复，杜绝了传统客服自动回复的单一性，增加了自动回复系统的回复语句的多样性，提高了顾客沟通服务评价。务评价。务评价。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统


[0001]本专利技术涉及自动回复对话
，尤其涉及一种基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统。

技术介绍

[0002]随着人类社会信息化的不断演进以及人工服务成本的不断上升，人们越来越希望通过自然语言与计算机进行交流，智能对话机器人系统成为这样的历史背景下诞生的产物，尤其是能够理解用户，能够记忆用户的历史对话，能够照顾用户的情绪，能够给用户提供个性化的服务的对话机器人系统，正成为各大公司及学术研究机构研发的方向和重点；
[0003]对于一些客服服务行业业务繁忙时会遇到无法及时响应顾客的问题，且系统的自动回复方式非常单一，无法根据顾客的多样性的问题作出针对性答复，影响顾客的服务评价体验，因此，本专利技术提出一种基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统以解决现有技术中存在的问题。

技术实现思路

[0004]针对上述问题，本专利技术的目的在于提出一种基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统，该基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统基于动态工作记忆网络对深度学习模型进行训练本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统，其特征在于，包括：对话内容分析模块，用于对顾客反馈和客服手动回复解决问题的聊天内容进行分析得出关键问题语句和解决问题回复关键语句；问题解决满意度提取模块，用于根据问题解决后的顾客满意度进行判断，分别提取出同类问题的多种问题的最高满意度解决问题回复的语句；数据存储模块，用于将多阳性的问题进行分类并将各类问题的满意度最高的解决回复语句进行存储；深度学习模型模块，用于根据数据存储模块存储的多样性问题和各类问题的满意度最高的解决回复语句建立学习模型，并基于动态工作记忆网络进行训练；强化学习模块，用于系统利用深度学习模型回复不同顾客的相同类型的问题的满意度进行判别，并根据不同顾客的交流的语句和语气判断其性格，强化学习训练后，选择最合适的解决问题回复语句进行编辑回复；语言组织模块，用于根据顾客提出的问题类型由系统自动组织最佳的解决问题回复语句。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统，其特征在于：所述对话内容分析模块是基于多级神经网络结构，利用多个神经网络对聊天内容的语句进行分析提取和分类的操作。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统，其特征在于：所述对话内容分析模块将顾客发来的产品缺陷或问题类图片进行提取，产品缺陷图片则基于图片比对系统与完好的产品进行比对，发现缺陷大小并作出合理的判断；问题类图片则提取图片中的文字信息进行整合并将识别问题类型，并给出解决问题的回复语句。4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习和强化学习的自动回复对话系统，其特征在于：所述深度学习模型训练时通过提取顾客反馈和客服手动回复的聊天内容中的语句进行学习...

【专利技术属性】
技术研发人员：宫晨羽，王一凡，王雪婷，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：