一种基于提示学习和对齐策略的对话推荐模型训练方法及对话推荐方法

本发明公开了一种基于提示学习和对齐策略的对话推荐模型训练方法及对话推荐方法。训练方法包括：将对话历史和知识图谱输入预训练语言模型和图卷积网络，分别得到文本和实体的特征嵌入；通过多粒度对比学习对这些特征进行语义对齐，利用线性交叉交互方法进行语义融合，得到多模态特征嵌入；利用所述特征对多任务共享的软提示模板进行预训练，引导对话模型完成对话生成和推荐任务；冻结生成式对话模型参数，利用损失函数对模型的可学习参数进行训练，得到训练好的模型，本发明能有效提升了模型间的语义一致性，显著增强预训练语言模型在对话推荐系统子任务中的上下文理解能力，通过多粒度对比学习，有效缩小了文本信息与知识图谱之间的语义鸿沟。