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申请/专利权人：科大讯飞(北京)有限公司
摘要：本申请公开了一种回复对话评分模型训练方法、对话回复方法及其装置，该回复对话评分模型训练方法包括：在获取到对话训练样本之后，先根据该对话训练样本，生成模型训练数据和对话重要度，以使对话重要度能够用于描述该对话训练样本中样本对话内容的信息重要程度；再根据该模型训练数据和对话重要度，对回复对话评分模型进行训练。其中，因对话重要度能够准确地描述该对话训练样本中样本对话内容的信息重要程度，使得基于对话重要度对回复对话评分模型进行训练时参考了不同样本对话内容之间的信息重要程度差异，从而使得回复对话评分模型能够更准确全面地理解对话内容，如此能够提高回复对话评分模型的预测准确性，从而有利于实现针对用户输入的对话内容进行准确地回复。
主权项：1.一种回复对话评分模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取对话训练样本；其中，所述对话训练样本包括M+1轮样本对话内容；M为正整数；根据所述对话训练样本，生成模型训练数据和对话重要度；其中，所述对话重要度用于描述所述对话训练样本中样本对话内容的信息重要程度，以及用于描述所述对话训练样本中非最后一轮样本对话内容在确定所述对话训练样本中最后一轮样本对话内容时所产生的信息重要程度；根据所述模型训练数据和所述对话重要度，对回复对话评分模型进行训练；所述根据所述模型训练数据和所述对话重要度，对回复对话评分模型进行训练，包括：根据回复对话评分模型，生成预训练模型；根据所述模型训练数据、所述对话重要度和预设模型理解力，对所述预训练模型进行训练，并在达到第一训练停止条件时，将所述预训练模型的预测损失值，确定为模型参考损失值；所述预设模型理解力用于描述所述预训练模型对所述模型训练数据中多轮对话交互过程的理解能力；根据所述模型训练数据、所述对话重要度和所述模型参考损失值，对所述回复对话评分模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 科大讯飞(北京)有限公司 一种回复对话评分模型训练方法、对话回复方法及其装置
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