摘要
本发明提供了一种基于对话机制的智能业务执行方法,步骤包括:接收用户的多模态输入数据,分别对用户的多模态输入数据进行预处理操作;分层地构建了多模态图网络实现用户意图的跨模态推理;构建历史注意力权重,关联用户历史请求数据,对当前对话的回答结果进行优化;构建任务超图动态拆解复杂任务并规划子任务间的具体执行路径;设计基于强化学习的反馈机制实现系统的自我优化;维护用户与系统的交互日志实现个性化服务。本发明通过多模态数据融合、动态任务规划及历史反馈优化技术,显著提升请求理解准确率、任务执行效率及系统自适应能力,为智能对话系统提供高效、灵活的业务处理支持。
技术关键词
业务执行方法
上下文感知技术
量子傅里叶变换
量子态
机制
非线性声场
语义理解准确率
注意力
反馈优化技术
图像
多模态
语音识别准确率
多轮对话
跨模态
数据
节点
文本
智能对话系统
信息熵
系统为您推荐了相关专利信息
通道注意力机制
缺陷检测方法
图像获取模块
输出模块
神经网络卷积层
智能胶囊
故障特征分析
故障知识库
故障信息处理方法
云端服务器
超声信号
打印检测方法
衰减特征
深度学习模型
多模态深度学习