一种基于强化知识选择的大语言模型对话推荐方法技术

一种基于强化知识选择的大语言模型对话推荐方法，属于自然语言处理领域。本发明专利技术结合T5模型的编码器和RGCN模型，提高了对话内容的相关性和丰富性，使对话更自然、流畅且紧密贴合用户需求。采用T5模型作为策略模型，并结合强化学习，有效提升了对话生成的质量和精准度，确保知识选择的高效性。实验证明本发明专利技术的模型在自动评价和人工评价两个方面都超出了当前最新的基准模型。该方法通过创新的强化学习框架和算法，有效地解决了以上问题，为用户提供了更加智能、精准且高效的对话推荐服务。本方法的提出，不仅是对话推荐技术的一大进步，也为未来智能对话代理的研究和发展提供了新的方向。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于强化知识选择的大语言模型对话推荐方法。

技术介绍

1、随着人工智能技术的飞速发展，特别是在自然语言处理(nlp)领域，大语言模型(llms)如chatgpt和gemini等已经成为该领域的重要推动力量。这些模型的出现，极大地增强了机器理解和生成自然语言的能力，为建立更智能的对话系统奠定了基础。在此基础上，对话推荐系统成为了一个研究热点，它旨在通过对话交互的方式理解用户的需求并提供相应的建议和帮助。

2、在以往的技术中，对话推荐系统主要依赖于模式匹配、关键字触发和静态的决策树等技术，这些方法在复杂对话场景中往往显得力不从心。它们通常缺乏对上下文的深入理解和灵活处理能力，导致推荐结果的准确度和用户满意度有限。此外，这些系统在处理大量动态变化的用户信息和偏好时，往往难以提供个性化和精准的推荐。

3、知识图谱通过构建实体之间的关联网络，提供了一种丰富的语义信息来源，使得对话系统能够理解和推理用户意图背后的复杂关系。利用知识图谱来提供更加信息丰富和上下文相关的推荐，通过整合用户兴趣和反馈来引导对本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于强化知识选择的大语言模型对话推荐方法，其特征在于，步骤如下：

【技术特征摘要】

1.一种基于强化知识选择的大语言模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷快快，张冠宇，孙俊，李超，于子皓，夏志宇，徐沐阳，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：