CN117786079A - 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 - Google Patents
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 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117786079A CN117786079A CN202311827061.0A CN202311827061A CN117786079A CN 117786079 A CN117786079 A CN 117786079A CN 202311827061 A CN202311827061 A CN 202311827061A CN 117786079 A CN117786079 A CN 117786079A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- dialogue
- feedback
- adaptive learning
- model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims abstract description 44
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 43
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 claims abstract description 39
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 39
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims abstract description 30
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 11
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims abstract description 5
- 230000008451 emotion Effects 0.000 claims description 23
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 20
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 18
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 10
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 4
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 3
- 238000009472 formulation Methods 0.000 claims description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 3
- 230000036541 health Effects 0.000 description 9
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 2
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 2
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 2
- 239000000306 component Substances 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 2
- 206010049976 Impatience Diseases 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 1
- 239000008358 core component Substances 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 1
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 1
- 235000006694 eating habits Nutrition 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 230000003319 supportive effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Machine Translation (AREA)
Abstract
本发明公开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，包括以下步骤：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；S2.进行对话情景数据的语义理解识别关键因素，通过自适应学习策略，调整认知模型与NLU模型；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；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；S5.对话结束进行知识同步和个性化学习；该系统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；本发明通过改进自适应学习机制和情景感知技术，以增强对话系统的交互质量和用户满意度。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能、人机对话技术领域，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。
背景技术
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。
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。
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：
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；
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；
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；
交互逻辑的复杂性：随着系统理解能力的提升，设计有效的交互逻辑和维护对话状态变得更加复杂。
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。
发明内容
有鉴于此，本发明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背景技术中提到的部分技术问题。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
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：
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；
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；
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；
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；
S5.对话结束进行知识同步和个性化学习。
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；
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。
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；
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；
AI代理与认知模型交互的具体内容为：
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。
优选的，步骤S2中，调整认知模型的具体内容为：
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；
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。
优选的，步骤S2中，调整NLU模型的具体内容包括：
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；
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；
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；
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。
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；
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。
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；
显示反馈为用户直接评价，隐式反馈为分析用户的行为。
优选的，步骤S4中的反馈解析包括：
反馈分类：将收集到的反馈分类划分关键领域；
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；
优化策略制定：基于分析结果，制定具体的优化策略。
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。
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；
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。
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；
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；
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；
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；对话结束进行知识同步和个性化学习；
对话管理模块，用于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。
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。
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。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开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，改进自适应学习机制和情景感知技术，以增强对话系统的交互质量和用户满意度；
个性化的增强：通过更深入的自适应学习，本发明显著提高了对话系统针对用户个性化需求的响应能力；
上下文理解的提升：引入先进的情景感知机制，使AI代理能够更好地理解和预测用户意图；
交互效率的优化：本发明在确保用户隐私的前提下，优化了数据处理流程，提高了对话系统的响应速度和精确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法，如图1，包括以下步骤：
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；
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；
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；
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；
S5.对话结束进行知识同步和个性化学习。
为了进一步实施上述技术方案，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，如“喜欢科技话题”、“倾向于简洁回答”等，作为个性化自适应学习的基础；
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：当前的日期、时间、地理位置等
用户历史交互：之前的对话内容、用户在相似情境中的行为模式
情绪状态：通过语言分析判断用户的情感倾向，如愉悦、沮丧或急躁
设备使用情况：用户当前正在使用的设备类型和状态，例如手机、电脑或智能家居设备。包括但不限于时间、地点、先前对话内容和用户情绪状态。
为了进一步实施上述技术方案，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；
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；
AI代理与认知模型交互的具体内容为：
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。
为了进一步实施上述技术方案，步骤S2中，调整认知模型的具体内容为：
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；
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。
为了进一步实施上述技术方案，步骤S2中，调整NLU模型的具体内容包括：
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；
例如，增加特定主题相关的训练样本，或调整意图识别算法中特定特征的权重；
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；
修改NLU模型的情感分析组件，使其在分析时更加重视与焦虑或紧急相关的词汇和语言模式；
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；
在NLU模型中引入上下文感知的特征，如时间标签、地点标签，或者基于之前对话内容的参考信息；
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。
在实际应用中，选择合适的小模型，使用如MobileBERT或ALBERT等设计更紧凑、计算效率更高的小型化认知模型；
模型在线微调机制为实现一个在线学习系统，允许AI代理在与用户的交互过程中不断微调认知模型，通过收集用户的反馈和行为数据，并应用增量学习算法来实现；
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，这有助于模型捕捉到更广泛的用户行为模式和语言习惯。
为了进一步实施上述技术方案，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；
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。
例如，如果用户显示出焦虑情绪，AI代理可能采用更安抚性和支持性的交流方式；对话策略也可以根据用户的地点和时间进行调整，如在晚上提供更简短的回答；
在对话过程中，AI代理会持续监控用户的反应，如语言的变化、回应的速度，以及提出的问题类型，根据这些实时数据，AI代理调整回答的内容和风格。例如，如果用户对某个回答表现出混淆，AI代理可能提供更详细的解释或换用不同的表达方式，从而在对话过程中实时调整回应，以便更好地适应情景的变化。
为了进一步实施上述技术方案，步骤S4中，收集用户反馈包括收集显式反馈和隐式反馈；
显示反馈为用户直接评价；隐式反馈为分析用户的行为，如对话持续时间、中断频率等，通过分析对话持续时间和中断频率，AI系统可以了解用户交互的流畅度和满意度；而用户行为模式(如查询频率、特定话题的关注度)帮助系统识别用户的兴趣和偏好，从而对服务进行个性化调整。
为了进一步实施上述技术方案，步骤S4中的反馈解析包括：
反馈分类：将收集到的反馈分类划分关键领域，如对话理解能力、回答的相关性和准确性；
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；
优化策略制定：基于分析结果，制定具体的优化策略，如提高NLU的准确性、改善对话流程、调整回答策略等。
为了进一步实施上述技术方案，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，如通过增强上下文跟踪能力，让对话在多轮交互中更加连贯；
根据用户反馈，定期更新和优化知识库内容，确保信息的准确性和时效性；
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。
在本实施例中，对话结束后进行自适应学习后处理：
处理分析：在对话结束后，对AI代理的表现进行评估，使用如满意度评分、对话成功率等指标来评估AI代理的表现；通过认知模型分析对话日志，识别常见问题和用户偏好的变化；
长期优化：根据分析结果对AI代理的行为策略和认知模型模型的相关参数进行长期优化；行为策略优化方面，通过上述分析，调整如提问技巧、信息呈现方式等行为策略。
为了进一步实施上述技术方案，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；
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；比如调整话题推荐算法，以更好地适应用户的个人偏好，例如，如果分析发现用户经常询问关于某一特定领域(如摄影)的问题，AI代理将增强其在该领域的知识库内容，并在未来的对话中更倾向于引入与摄影相关的话题和建议。
一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话系统，基于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；
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；
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；
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；对话结束进行知识同步和个性化学习；
对话管理模块，用于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。
在本实施例中系统设置数据采集模块，从多个来源(如社交媒体、物联网设备、用户设备等)通过API获取数据；数据预处理模块，使用自然语言处理(NLP)技术对收集的数据进行清洗、归一化和特征提取，对于批量数据，如历史交互记录，采用批处理系统进行处理。
本申请针对现有技术的限制提出了多项创新，主要集中在自适应学习机制和情景感知技术的改进上，以增强对话系统的交互质量和用户满意度：
(1)对自适应学习机制的具体描述：
在本发明中，AI代理的自适应学习机制包括以下几个关键要素：
用户行为模型：通过分析用户的历史交互数据，构建动态的用户行为模型，实时更新用户的偏好和需求；
上下文感知能力：AI代理能够根据对话历史和外部情境信息，自适应地调整其响应策略，以提供更加个性化的服务；
连续学习框架：不断从用户反馈和行为中学习，采用在线学习和增量学习技术，使AI代理可以逐渐提升其对用户意图的理解能力；
(2)对情景感知技术的具体描述：
情景感知技术使AI代理能够识别并适应用户的当前环境和状态，具体包括：
环境识别：利用传感器数据或集成的服务，如定位、时间、天气等，来理解用户的物理环境；
情绪感知：分析用户语言的情感色彩，识别用户的情绪状态，以提供更加贴心的回应；
多轮对话管理：通过对话的上下文管理，能够在一系列的交互中保持话题连贯性和上下文一致性。
实施例一
在电子商务平台中，基于自适应学习与情景感知AI代理的对话系统集成AI代理作为个性化购物助手。
(1)操作细节：
AI代理分析用户的浏览和购买历史，利用认知模型和数据分析技术构建个性化的用户行为模型。
在与用户互动过程中，AI代理根据用户行为模型推荐商品、提供定制化的优惠信息，并引导用户完成购买流程。
(2)相互作用：
用户的每次交互都被用于实时更新用户模型，影响后续的推荐算法。
AI代理根据用户输入和当前购物场景(如节假日、促销活动)动态调整对话策略，提供更精准的购物建议。
实施例二
将本发明基于自适应学习与情景感知AI代理的对话系统用于智能家居控制器。
(1)操作细节：
在智能家居系统中，AI代理控制家中的智能设备，如灯光、温控设备等。
AI代理解析用户的口头命令，并结合家庭成员的使用习惯以及环境信息(例如时间、天气)，自动调整设备设置。
(2)相互作用：
家居环境中的传感器提供实时数据，AI代理利用这些数据预测用户的需求，如在低温天气中自动增加暖气温度。
AI代理根据用户的生活习惯和偏好调整控制策略，实现更加智能和个性化的家居管理。
实施例三
将本发明基于自适应学习与情景感知AI代理的对话系统用于健康咨询聊天机器人。
(1)操作细节：
在医疗健康应用中，AI代理充当用户的个人健康顾问。
AI代理分析用户的健康数据(如运动、饮食、睡眠模式)以及实时医疗信息(例如健康新闻)，提供定制化的健康建议和提醒。
(2)相互作用：
AI代理根据用户健康数据的变化，跟踪其健康进展，并根据需要提供动态调整的建议，例如调整饮食习惯或修改运动计划。
用户反馈被用于优化AI代理的健康建议，确保建议的相关性和实效性。
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一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法。
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一种基于自适应学习与情景感知AI代理的对话方法。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (13)
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：
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；
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；
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；
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；
S5.对话结束进行知识同步和个性化学习。
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；
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。
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；
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；
AI代理与认知模型交互的具体内容为：
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。
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：
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；
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。
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：
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；
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；
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；
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。
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；
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。
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；
显示反馈为用户直接评价，隐式反馈为分析用户的行为。
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：
反馈分类：将收集到的反馈分类划分关键领域；
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；
优化策略制定：基于分析结果，制定具体的优化策略。
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；
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。
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；
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；
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；
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；对话结束进行知识同步和个性化学习；
对话管理模块，用于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。
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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311827061.0A CN117786079A (zh) | 2023-12-28 | 2023-12-28 | 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 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311827061.0A CN117786079A (zh) | 2023-12-28 | 2023-12-28 | 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 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117786079A true CN117786079A (zh) | 2024-03-29 |
Family
ID=90383140
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311827061.0A Pending CN117786079A (zh) | 2023-12-28 | 2023-12-28 | 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 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117786079A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118332141A (zh) * | 2024-06-13 | 2024-07-12 | 南京龙垣信息科技有限公司 | 基于深度学习的动态知识库客服交互系统 |
| CN118551847A (zh) * | 2024-07-26 | 2024-08-27 | 暗物智能科技(广州)有限公司 | 一种个性化情感交互方法、系统、电子设备及可存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110363074A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-10-22 | 华南理工大学 | 一种针对复杂抽象化事物的类人化识别交互方法 |
| CN114611527A (zh) * | 2022-03-01 | 2022-06-10 | 华南理工大学 | 一种用户个性感知的任务导向型对话策略学习方法 |
| CN116415596A (zh) * | 2023-04-04 | 2023-07-11 | 山东师范大学 | 一种基于情绪策略匹配的情感支持人机对话方法及系统 |
-
2023
- 2023-12-28 CN CN202311827061.0A patent/CN117786079A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110363074A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-10-22 | 华南理工大学 | 一种针对复杂抽象化事物的类人化识别交互方法 |
| CN114611527A (zh) * | 2022-03-01 | 2022-06-10 | 华南理工大学 | 一种用户个性感知的任务导向型对话策略学习方法 |
| CN116415596A (zh) * | 2023-04-04 | 2023-07-11 | 山东师范大学 | 一种基于情绪策略匹配的情感支持人机对话方法及系统 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118332141A (zh) * | 2024-06-13 | 2024-07-12 | 南京龙垣信息科技有限公司 | 基于深度学习的动态知识库客服交互系统 |
| CN118551847A (zh) * | 2024-07-26 | 2024-08-27 | 暗物智能科技(广州)有限公司 | 一种个性化情感交互方法、系统、电子设备及可存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11727217B2 (en) | Systems and methods for dynamic user interaction for improving mental health | |
| CN111788621B (zh) | 移情式个人虚拟数字助理 | |
| US10885278B2 (en) | Auto tele-interview solution | |
| CN106095833B (zh) | 人机对话内容处理方法 | |
| CN117786079A (zh) | 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 | |
| CN109829039A (zh) | 智能聊天方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN110569352B (zh) | 一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计系统及方法 | |
| KR20140042994A (ko) | 가상 에이전트와의 대화 내용에서 자동으로 추출되는 개인 프로파일링 정보를 이용한 자동학습 기반의 인공지능 대화 시스템 | |
| US11545042B2 (en) | Personalized learning system | |
| KR102366817B1 (ko) | 인공신경망에 의해 추출된 음성 정보를 기반으로 한 대화 상대 매칭 방법 및 장치 | |
| Wilks et al. | A prototype for a conversational companion for reminiscing about images | |
| CN117235354A (zh) | 一种基于多模态大模型的用户个性化服务策略及系统 | |
| CN112364234A (zh) | 一种在线讨论的自动分组系统 | |
| Griol et al. | Modeling the user state for context-aware spoken interaction in ambient assisted living | |
| WO2019018280A1 (en) | SYSTEMS AND METHODS FOR DYNAMIC USER INTERACTION TO IMPROVE SATISFACTION | |
| CN117909483B (zh) | 个性化对话方法、系统、设备及介质 | |
| CN117808011B (zh) | 一种带有模拟情绪的聊天机器人的方法、介质及系统 | |
| CN117828065B (zh) | 一种数字人客服方法、系统、装置及储存介质 | |
| CN112671984A (zh) | 服务模式切换方法、装置、机器人客服及存储介质 | |
| KR20200141863A (ko) | 개인기록물 데이터 기반 인공지능 대화 서비스 제공 시스템 | |
| Griol et al. | Bringing context-aware access to the web through spoken interaction | |
| KR20230099936A (ko) | Ai 대화 모델 기반의 대화 친구 제공 시스템 | |
| Hernández et al. | User-centric Recommendation Model for AAC based on Multi-criteria Planning | |
| KR102599369B1 (ko) | WebRTC 기반 실시간 채팅 서비스 제공이 가능한 맞춤형 콘텐츠 제공 시스템 및 그 방법 | |
| Dolas et al. | MindLift–A Conversational AI Chatbot for Enhancing Mental Health |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |