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申请/专利权人：皇家飞利浦有限公司
摘要：描述了用于训练和或利用子代理机器学习模型来生成候选对话响应的技术。在各种实现中，面向用户的对话代理202，302或代表其的另一组件选择最接近用户定义的全局优先级目标318的候选响应之一。全局优先级目标可以包括针对各种对话特征的值306，对话特征诸如情绪、困惑、客观相关性、个性、详细度等。在各种实现中，每个机器学习模型包括编码器部分和解码器部分。每个编码器部分和解码器部分可以是循环神经网络RNN模型，诸如包括至少一个记忆层诸如长短期记忆LSTM层的RNN模型。
主权项：1.一种由一个或多个处理器实现的方法，所述方法包括：接收402由计算系统102在用户与面向用户的代理202，302之间的对话期间捕获的用户界面输入，所述面向用户的代理202，302至少部分地在所述计算系统上执行；通过使用针对每个子代理的经训练的机器学习模型处理所述用户界面输入，来使用一组子代理206-212，308-314处理404所述用户界面输入，以生成一组候选响应，其中每个子代理和每个对应机器学习模型被定制为针对一组对话特征中的不同对话特征；使用一组特征监测过程处理406所述一组候选响应中的每个候选响应，以针对每个候选响应生成与所述一组对话特征相对应的一组对话特征值；通过将针对每个候选响应的所述一组对话特征值306与针对所述对话的一组全局优先级目标318进行比较，来从所述一组候选响应中选择408对所述用户界面输入的响应，其中所述一组全局优先级目标包括针对所述一组对话特征中的每个特征的预定值；利用所选择的所述响应更新410每个子代理的一个或多个方面；以及引起412所述计算系统基于所选择的所述响应绘制从所述面向用户的代理的输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 皇家飞利浦有限公司 用于对话内的多角度论述的系统
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