【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能、人机对话，更具体的说是涉及一种基于自适应学习与情景感知ai代理的对话方法及系统。
技术介绍
1、对话系统(chatbots)和自然语言理解(nlu)技术的发展已经达到了可以广泛应用于各个领域的水平，如客服支持、个人助手、医疗咨询等，这些系统通常结合了机器学习、深度学习以及大量的语料库，能够对用户的输入进行理解、分类和回应，nlu是对话系统的核心组成部分，使得机器能够理解和解析人类的自然语言。
2、目前，市场上对话系统和nlu技术已取得了一定效果：如语言模型的进步：以transformer为基础的模型如bert、gpt等在语言理解方面取得了显著进展；多模态能力的融合：结合了文本、声音、图像等多种信息来源的nlu系统，可以提供更加丰富的交互体验；行业特化的发展：对话系统正在朝着更加垂直化、个性化发展，以满足特定领域的需求；集成化和平台化趋势：nlu技术被集成到各类平台和产品中，如智能家居、移动应用等。
3、但是，现有系统中存在自适应学习与情景感知的限制和问题：
4、自适应学习的挑战：当前的对话系统在自适应用户个性化需求和持续学习方面还有限，往往无法充分利用交互历史和用户行为数据；
5、情景感知的局限性：很多系统仍然缺乏对上下文信息的深度理解能力，不能很好地理解对话的情景，如用户的具体环境、情绪状态等；
6、数据隐私与安全：自适应学习和情景感知可能涉及收集和分析用户的私人数据，存在隐私保护和数据安全方面的问题；
7、交互逻辑的复杂性：随着系
8、因此，如何提升ai代理对话的自适应学习与情景感知能力是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于自适应学习与情景感知ai代理的对话方法及系统以解决
技术介绍
中提到的部分技术问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于自适应学习与情景感知ai代理的对话方法，包括以下步骤：
4、s1.采集情景数据、用户的交互历史数据和偏好数据，构建用户画像模型和对话情景模型；
5、s2.通过用户反馈解析、行为调整，以及ai代理与认知模型的交互的自适应学习策略进行自适应学习，并调整认知模型与nlu模型；
6、s3.通过跟踪对话上下文和对话策略动态更新进行实时对话管理；
7、s4.收集用户反馈，进行反馈解析并持续改进自适应学习策略和对比话管理技能；
8、s5.对话结束进行知识同步和个性化学习。
9、优选的，构建用户画像模型的具体内容为：基于用户的历史数据和偏好，构建用户画像，为每个用户创建独特的标签集合，作为个性化自适应学习的基础；
10、构建的对话情景模型，用于描述用户当前的环境和状态，包括多个维度，具体为：时间和地点、用户历史交互、情绪状态和设备使用情况。
11、优选的，步骤s2中的用户反馈解析具体为：ai代理采用情感分析和语义解析技术识别用户的显式和隐式反馈；
12、行为调整具体为：基于用户反馈，ai代理调整对话策略，使用认知模型模拟人类的思维过程和决策方式，生成更适应用户需求的回应；
13、ai代理与认知模型交互的具体内容为：
14、在数据发送到认知模型之前预处理；保留用户与ai代理交互的上下文信息；将认知模型生成的新知识定期与ai代理的知识库进行同步，以确保知识库的及时更新；个性化适应：基于用户的反馈和行为数据，调整知识库中的相关内容，以适应特定用户群体的语言习惯和偏好。
15、优选的，步骤s2中，调整认知模型的具体内容为：
16、在线微调机制：通过收集用户的反馈和行为数据，并应用增量学习算法，在ai代理与用户的交互过程中不断在线微调认知模型；
17、离线优化过程：定期对模型进行离线训练，使用更大的数据集进行深入的学习和优化，捕捉广泛的用户行为模式和语言习惯。
18、优选的，步骤s2中，调整nlu模型的具体内容包括：
19、基于意图识别的调整：如果情景解析显示用户的意图倾向于某个特定主题或类型的查询，调整nlu模型意图识别算法；
20、基于情感分析的调整：如果情景分析识别出用户情绪为焦虑或急切，调整nlu模型增加情绪相关词汇的权重以更敏感地响应情绪情绪表达；
21、基于上下文的调整：根据用户的当前情境和历史对话记录，在nlu模型中引入上下文感知的特征；
22、针对特定用户群体的优化：对于特定的用户群体或领域，引入专业领域的词汇库和语料，对模型进行特定领域的训练和微调。
23、优选的，步骤s3，跟踪对话上下文的具体内容为：跟踪对话上下文，将历史对话内容和相关环境信息融入当前对话的决策过程中，使ai代理的回应在整个对话过程中为连贯和相关的；
24、对话策略动态更新的具体内容为：根据用户的即时反馈和行为，分析用户在对话中的实时反馈的问题修改、明确的指示或情感变化，根据分析结果，动态调整对话策略，调整回答的内容和风格。
25、优选的，步骤s4中，收集用户反馈包括收集显式反馈和隐式反馈；
26、显示反馈为用户直接评价，隐式反馈为分析用户的行为。
27、优选的，步骤s4中的反馈解析包括：
28、反馈分类：将收集到的反馈分类划分关键领域；
29、问题识别：利用数据分析方法识别反馈中的常见问题和用户不满足的领域；
30、优化策略制定：基于分析结果，制定具体的优化策略。
31、优选的，步骤s4中持续改进自适应学习策略和对比话管理技能的具体内容为：改进对话管理系统；根据用户反馈，定期更新和优化知识库内容；进一步细化用户画像，提高对个体用户偏好的理解和适应能力。
32、优选的，步骤s5中知识同步的具体内容为：将认知模型生成的新知识和用户特定数据同步更新到系统知识库中；
33、个性化学习的具体内容为：通过分析用户的对话历史，提取用户的兴趣点、偏好和反馈趋势，调整知识库中的相关内容，优化对话策略。
34、一种基于自适应学习与情景感知ai代理的对话系统，基于所述的一种基于自适应学习与情景感知ai代理的对话方法，包括用户行为建模模块、情景感知模块、对话管理模块和自适应学习模块；
35、用户行为建模模块，用于采集情景数据、用户的交互历史数据和偏好数据，构建用户画像模型和对话情景模型；
36、情景感知模块，用于进行对话情景数据的语义理解识别关键因素；
37、自适应学习模块，通过用户反馈解析、行为调整，以及ai代理与认知模型的交互的自适应学习策略进行自适应学习，并调整认知模型与nlu模型；还用于收集用户反馈，进行反馈解析并持续改进自适应学习策略和对比话管理技能；对话结束进行知本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法，其特征在于，构建用户画像模型的具体内容为：基于用户的历史数据和偏好，构建用户画像，为每个用户创建独特的标签集合，作为个性化自适应学习的基础；
3.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法，其特征在于，步骤S2中的用户反馈解析具体为：AI代理采用情感分析和语义解析技术识别用户的显式和隐式反馈；
4.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法，其特征在于，步骤S2中，调整认知模型的具体内容为：
5.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法，其特征在于，步骤S2中，调整NLU模型的具体内容包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法，其特征在于，步骤S3中，跟踪对话上下文的具体内容为：跟踪对话上下文，将历史对话内容和相关环境信息融入当前对话的决策过程中，使AI代理的回应
7.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法，其特征在于，步骤S4中，收集用户反馈包括收集显式反馈和隐式反馈；
8.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法，其特征在于，步骤S4中的反馈解析包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法，其特征在于，步骤S4中持续改进自适应学习策略和对比话管理技能的具体内容为：改进对话管理系统；根据用户反馈，定期更新和优化知识库内容；进一步细化用户画像，提高对个体用户偏好的理解和适应能力。
10.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法，其特征在于，步骤S5中知识同步的具体内容为：将认知模型生成的新知识和用户特定数据同步更新到系统知识库中；
11.一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话系统，其特征在于，基于权利要求1-10任一项所述的一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法，包括用户行为建模模块、情景感知模块、对话管理模块和自适应学习模块；
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-10任意一项所述的一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法。
13.一种处理终端，包括存储器和处理器，存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，处理器执行计算机程序时实现如权利要求1-10任意一项所述的一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于自适应学习与情景感知ai代理的对话方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知ai代理的对话方法，其特征在于，构建用户画像模型的具体内容为：基于用户的历史数据和偏好，构建用户画像，为每个用户创建独特的标签集合，作为个性化自适应学习的基础；
3.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知ai代理的对话方法，其特征在于，步骤s2中的用户反馈解析具体为：ai代理采用情感分析和语义解析技术识别用户的显式和隐式反馈；
4.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知ai代理的对话方法，其特征在于，步骤s2中，调整认知模型的具体内容为：
5.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知ai代理的对话方法，其特征在于，步骤s2中，调整nlu模型的具体内容包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知ai代理的对话方法，其特征在于，步骤s3中，跟踪对话上下文的具体内容为：跟踪对话上下文，将历史对话内容和相关环境信息融入当前对话的决策过程中，使ai代理的回应在整个对话过程中为连贯和相关的；
7.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习与情景感知ai代理的对话方法，其特征在于，步骤s4中，收集用户反馈包括收集显式反馈和隐式反馈；
8.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈洧，苏江，
申请(专利权)人：暗物质北京智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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