首页出版说明中文期刊中文图书环宇英文官网付款页面

基于ChatGPT的交互式自适应对话系统设计

包 静宜
中南财经政法大学

摘要


本论文提出了一种基于ChatGPT的创新型交互式自适应对话系统,该系统利用开放式AI模型和深度强化学
习相结合的方法,实现了自然语言理解与生成、对话流程控制等关键功能。该系统具有高度的灵活性和可扩展性,
能够根据用户输入动态调整对话策略,从而提供个性化、自适应的对话体验。论文详细介绍了系统设计和实现的关
键技术,并通过实验和评估验证了该系统的性能和效果。

关键词


计算机科学;深度学习;对话系统;数据集练习

全文:

PDF


参考


[1]Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D.,

& Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised

multitask learners. arXiv preprint arXiv: 1910. 10683.

[2]Vinyals, O., & Le, Q. V. (2015). A neural

conversational model. arXiv preprint arXiv: 1506.05869.

[3] Li, J., Li, M., Zhai, S., & Zhou, M. (2016). Deep

reinforcement learning for dialogue generation. arXiv preprint

arXiv: 1606.01541.

[4]Gao, J., Galley, M., & Li, L. (2019). Neural approaches

to conversational AI. Foundations and Trends® in Information

Retrieval, 13(2-3), 127-298.




DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3727-05-03-141321

Refbacks

  • 当前没有refback。