摘要
本申请公开了一种基于大模型的情感对话生成方法及系统,涉及情感对话生成领域,其首先对目标用户的完整对话历史进行因果情感分析与序列化处理,进而将其中捕捉到的情感动态演变轨迹进行抽象化与向量化构建。随后,基于该向量化表征,结合当前用户话语进行前瞻性的回复情感策略规划。最终,将原始对话历史、情感演化分析结果以及规划出的情感策略进行结构化整合,以构建一个统一的上下文提示,并将其送入经过微调的大型语言模型以得到最终的情感对话回复。这样,通过对用户情感演化全过程的深度建模与前瞻性利用,能够实现对情感上下文的精准把握,显著提升了情感对话生成的智能化水平与交互质量。
技术关键词
情感对话生成方法
序列
情感分类模型
对话生成系统
策略
前馈神经网络
模板
问答模型
文本
模块
时序
规划
标签
语句
信号
轨迹
因子
数值
动态
系统为您推荐了相关专利信息
并行计算数据库
隐私信息检索方法
密钥生成算法
服务端
信息检索程序
调节式LED路灯
智能照明控制方法
网络拓扑
智能照明控制系统
时间段
模型构建系统
动态变化数据
预测模型训练
变量
肿瘤