摘要
一种基于知识感知提示微调的视频媒体平台对话推荐方法,首先,使用对比学习方法对齐历史对话和历史实体的语义空间,进而生成统一输入的提示模板;在提示模版设计中增加了增强的相似用户表示,以缓解数据稀疏和冷启动问题;然后,将提示向量和历史对话向量输入预训练语言模型,并在对话任务和推荐任务下进行联合训练;最后,通过微调好的预训练语言模型分别生成预测的回复语句和推荐项目,进而得到视频媒体平台当前的自然语言响应。本发明使用知识感知提示微调方法,设计统一的提示模版并对对话任务和推荐任务进行联合训练,促进了对话和推荐模块间的协同,提升了视频媒体平台对话推荐的性能。
技术关键词
对话推荐方法
实体
GCN模型
视频
注意力神经网络
媒体
预训练语言模型
联合损失函数
项目
平台
模版
自然语言
前馈神经网络
矩阵
标记
微调方法
语句
图谱
学习方法
系统为您推荐了相关专利信息
实体
报告
智能诊疗方法
知识图谱表达
智能诊疗系统
实体
参数预测方法
动态知识图谱
抽水蓄能电站地下厂房
节点
特征预测方法
预测网络模型
注意力神经网络
物理
训练集数据
动态调用方法
异构系统
协议
动态调用系统
温度控制偏差