一种生成式的聊天对话方法与流程

本发明涉及人工智能，具体为一种生成式的聊天对话方法。

背景技术：

1、聊天系统是一种通过计算机模拟人与人之间对话的技术。它被广泛应用于各个领域，例如客户服务、虚拟助手和智能家居控制等。

2、现有技术中，在日常生活中，我们经常需要寻求帮助、获取信息或进行交流。传统的客服电话通常需要等待和人工操作，效率较低。而聊天系统则可以随时随地提供帮助和服务，让用户节省时间和精力。常见的聊天系统方式包括：基于规则的方法：系统根据预定义的规则和模式匹配算法，选择对应的回答。这种方法简单快速，但缺乏灵活性和无法生成新的答案。基于检索的方法：系统通过搜索预先构建的对话库，选择与用户问题最匹配的答案。这种方法可以提供较准确的回答，但无法生成新的答案，且需要有数据库的支持。基于学习的方法：系统使用机器学习模型，通过大量的训练数据学习回答模式，并根据输入的问题生成回答。这种方法相对灵活，但在生成多样化的回答方面存在一定的挑战。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种生成式的聊天对话方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种生成式的聊天对话方法，所述方法包括以下步骤：

3、数据准备；

4、构建模型架构；

5、迭代训练；

6、优化与更新；

7、进行多次训练迭代。

8、优选的，数据准备具体操作流程如下：

9、收集大量的对话语料数据，数据包括各种领域的对话内容，例如常见问题、技术支持、客户服务，对话数据应涵盖多种情境和语言表达方式，以提高系统的适应性和灵活性。

10、优选的，构建模型架构的具体操作包括：

11、使用wasserstein gan结合transformer模型作为对话生成系统的基础架构；

12、利用生成器和判别器两个模块实现对话生成功能，并采用端到端训练的方法，生成器模块基于transformer模型结构进行设计，用于生成虚假的回答，判别器模块用于评估所生成回答的真实性，通过应用wasserstein gan算法进行模型训练，提高生成回答的质量和训练稳定性；在训练阶段，生成器和判别器相互协作通过最小化各自的损失函数来进行学习；在推断阶段，生成器根据输入的问题生成合理的回答。

13、优选的，迭代训练使生成器逐渐学会生成逼真的对话回答，在训练过程中，判别器评估生成的对话回答并提供反馈，生成器根据反馈进行优化和更新。

14、优选的，优化与更新的具体操作包括：

15、通过优化生成器和判别器之间的对抗损失函数，以使生成的对话回答质量逐步改善，并且更接近真实的对话模式，使用自动编码器方法来增强生成器的表达能力和语义一致性。

16、优选的，进行多次训练迭代的具体操作包括：

17、每次训练迭代都会提升生成器和判别器的性能，使其更加智能和准确地生成对话回答。

18、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

19、本发明提出的生成式的聊天对话方法，通过大量的对话语料数据进行训练，使用wasserstein gan结合transformer模型来生成对话内容，并通过判别器对生成内容进行判别，以优化和更新网络参数，从而实现智能聊天的目标。生成式的聊天对话系统基于深度学习模型，它能够学习并模拟人类对话的模式，从而生成自然、连贯的回答。

技术特征：

1.一种生成式的聊天对话方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种生成式的聊天对话方法，其特征在于：数据准备具体操作流程如下：

3.根据权利要求1所述的一种生成式的聊天对话方法，其特征在于：构建模型架构的具体操作包括：

4.根据权利要求1所述的一种生成式的聊天对话方法，其特征在于：迭代训练使生成器逐渐学会生成逼真的对话回答，在训练过程中，判别器评估生成的对话回答并提供反馈，生成器根据反馈进行优化和更新。

5.根据权利要求1所述的一种生成式的聊天对话方法，其特征在于：优化与更新的具体操作包括：

6.根据权利要求1所述的一种生成式的聊天对话方法，其特征在于：进行多次训练迭代的具体操作包括：

技术总结
本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种生成式的聊天对话方法，包括以下步骤：数据准备；构建模型架构；迭代训练；优化与更新；进行多次训练迭代；有益效果为：本发明提出的生成式的聊天对话方法，通过大量的对话语料数据进行训练，使用Wasserstein GAN结合Transformer模型来生成对话内容，并通过判别器对生成内容进行判别，以优化和更新网络参数，从而实现智能聊天的目标。生成式的聊天对话系统基于深度学习模型，它能够学习并模拟人类对话的模式，从而生成自然、连贯的回答。

技术研发人员：张磊,陈其宾,姜凯,李锐,景伟,王慧平
受保护的技术使用者：山东浪潮科学研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/12