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摘要
本发明公开了一种端到端的任务型对话系统的领域适应方法,其特点是该方法包括以下步骤：使用编码-解码模型构建端到端任务型对话系统,结合注意力机制和复制机制学习如何根据对话上下文信息生成回复；利用小样本学习方法,使对话系统在源领域训练获得具有泛化性的先验知识；结合目标领域有限的语料,并强化目标领域的特征,实现领域适应。本发明与现有技术相比具有方法简便,不需要耗费人工成本进行标注,工作效率高,能够在一定程度上解决基于神经网络的端到端对话系统对某一领域大量带标签数据的依赖,同时保证对话系统完成任务的成功率,进一步拓宽了对话系统的应用场景。
