一种上下文感知型智能对话系统构建方法及终端实现

本发明提供一种上下文感知型智能对话系统构建方法及终端实现，属于人工智能技术领域。传统智能对话系统在多轮对话中难以有效捕捉上下文信息，导致回复连贯性差。为解决此问题，首先获取当前对话的上下文信息（包含历史记录、用户输入及系统回复）；其次，利用预训练的上下文理解模型（如双向LSTM‑CRF）提取关键特征并生成上下文向量；接着将该向量输入对话生成模型，生成候选回复并通过评分规则（匹配度、流畅度、多样性）筛选最优解输出；最后更新上下文信息以维持连贯性。训练时，对话样本转换为词、句、位置向量，并结合标签优化模型参数。本系统通过动态融合上下文信息生成精准回复，提升对话准确性与用户体验，适用于智能客服、教育助手等场景。