一种基于推理模型的任务导向型对话方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于推理模型的任务导向型对话方法及装置，解决了现有技术中模块化的任务导向型对话系统复杂度过高且稳定性不高的问题；该方法包括：通过预定义的模块化处理流程约束推理模型的思维链生成过程，得到思维链生成基准；利用模块化流程生成包括结构化思维链的对话样本，并根据对话样本构建训练数据集；利用训练数据集优化推理模型的模型参数，使推理模型在任务导向型对话中固化模块化思维链生成能力；该方法实现了有效提升推理模型在任务导向型对话任务上的表现，并提供一致的解释性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人机对话，尤其涉及一种基于推理模型的任务导向型对话方法及装置。

技术介绍

1、近年来，自然语言处理(nlp)领域因大语言模型(large language models, llms)的突破性进展而迎来革命性变革。以gpt、bert、t5等为代表的预训练模型通过海量文本的自监督学习，展现出强大的语言理解与生成能力。这些模型不仅在开放域对话中表现出类人的流畅性，更推动了任务导向型对话系统(task-oriented dialogue, tod)的范式革新。传统的tod系统依赖模块化架构(如自然语言理解nlu、对话状态跟踪dst、策略学习pl和自然语言生成nlg)，需人工标注数据并逐模块优化，存在开发成本高、领域迁移困难等问题。而端到端方法(如simpletod、autotod)虽通过统一建模简化流程，要么需要大规模数据来完成训练，要么依赖大语言模型自身的能力。与此同时，工业场景对低资源消耗、高并发响应的需求与日俱增，如何在保持性能的同时降低模型参数规模，成为了一个巨大的挑战。

2、现有技术提供的基于条件表达式的任务导向型对话方法及其相本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于推理模型的任务导向型对话方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于推理模型的任务导向型对话方法，其特征在于，所述利用所述模块化流程生成包括结构化思维链的对话样本，并根据所述对话样本构建训练数据集，包括：

3.根据权利要求2所述的基于推理模型的任务导向型对话方法，其特征在于，所述基于所述初始数据和预定义的模块化处理流程修正所述自由思维链的结构逻辑偏差，得到重构思维链，包括：

4.根据权利要求3所述的基于推理模型的任务导向型对话方法，其特征在于，所述在自然语言理解阶段，强制对齐意图识别规则和槽位提取规范，包括：</p>

5.根据...

【技术特征摘要】

1.一种基于推理模型的任务导向型对话方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于推理模型的任务导向型对话方法，其特征在于，所述利用所述模块化流程生成包括结构化思维链的对话样本，并根据所述对话样本构建训练数据集，包括：

3.根据权利要求2所述的基于推理模型的任务导向型对话方法，其特征在于，所述基于所述初始数据和预定义的模块化处理流程修正所述自由思维链的结构逻辑偏差，得到重构思维链，包括：

4.根据权利要求3所述的基于推理模型的任务导向型对话方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲍亮，揭会顺，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：