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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本发明提供了一种基于超图兴趣学习和语义融合的对话推荐方法，涉及会话推荐技术领域，首先构建基于知识的对比预训练编码学习模块；将历史对话会话片段作为输入，根据超图卷积网络，构建多角度超图，得到用户历史偏好；学习用户当前兴趣，得到含有知识的当前实体表示和利用超图得到的文本信息表示；从不同角度将不同粒度、不同视图之间的信息充分融合，得到最终的用户嵌入表示并获得推荐候选集；将用户历史偏好、含有知识的当前实体表示、文本信息表示以及推荐候选集，通过多层解码器与交叉注意力层，得到最终的回复语句。本发明的技术方案克服现有技术中的对话推荐方法不能学习对话信息中复杂的高阶关系、不能融合不同视图下的语义信息的问题。
主权项：1.一种基于超图兴趣学习和语义融合的对话推荐方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1，将当前对话作为输入，利用知识图谱KG和对比子图进行预训练构建基于知识的对比预训练编码学习模块；S2，将历史对话会话片段作为输入，根据超图卷积网络，构建基于会话的实体级超图卷积模块、基于会话的文本级超图卷积模块，以及构建基于知识的超图卷积模块，从而得到用户历史偏好；S3，将当前对话作为输入，构建基于超图的用户当前兴趣多角度学习模块，通过超图和对比子图的预训练编码器学习用户当前兴趣，得到含有知识的当前实体表示和利用超图得到的文本信息表示；S4，通过多个历史与当前的交叉注意力层、实体与文本单词的对比学习和门机制融合方法从不同角度将不同粒度、不同视图之间的信息充分融合，得到最终的用户嵌入表示；S5，将由步骤S1-S4超图卷积学习和预测得到的用户历史偏好表示、含有知识的当前实体表示、利用超图得到的文本信息表示以及最终的用户嵌入表示，通过多层解码器与交叉注意力层，得到最终的回复语句。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种基于超图兴趣学习和语义融合的对话推荐方法
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