申请/专利权人：国维技术有限公司

申请日：2024-03-04

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117828106A

主分类号：G06F16/36

分类号：G06F16/36;G06F16/35;G06F18/2433;G06N5/022

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了基于记忆强化算法结合大模型驱动实现个性化NPC的方法，涉及模型构建技术领域，依据数据质量系数确定出低质量数据类，从低质量数据类中筛选异常数据，将处理后各个数据类汇总生成模型构建数据集合；将训练后的增强式记忆网络和语言沟通模型结合，生成NPC回复模型；由反馈数据集合构建反馈系数，将若干个反馈系数汇总并构建NPC回复模型的可靠度，若可靠度低于可靠度阈值，由模型优化知识图谱给出模型优化策略，对NPC回复模型进行优化，并由可靠度集合生成优化度，依据优化度对NPC回复模型作相应性处理。构建的NPC回复模型对客服系统及其运行环境适应性高，能够对实际的使用环境更贴合，避免可靠性不足。

主权项：1.基于记忆强化算法结合大模型驱动实现个性化NPC的方法，其特征在于：包括，在客服系统处于工作状态时，对其各个账号的工作状态进行监控，由监控数据构建差异数据集合，由差异数据集合构建差异系数，进而由账号的差异系数构建负荷度，若负荷度超过负荷阈值，发出数据采集指令；其中，构建负荷度方式如下： 其中，，为账号的个数，权重系数：且；为差异系数的均值；为差异系数的预设目标值；采集用于构建NPC回复模型的样本数据，对样本数据做预处理后归类获取若干个预处理数据类，依据预处理数据类的分析指标构建数据质量系数，并以其确定出低质量数据类，从低质量数据类中筛选异常数据，依据异常数据的异常程度，对低质量数据类作出相应处理，将处理后各个数据类汇总生成模型构建数据集合；对处理后数据做特征识别，由样本数据训练获取增强式记忆网络，并基于Transformer的语言模型训练获取相应的语言沟通模型，将训练后的增强式记忆网络和语言沟通模型结合，生成NPC回复模型；收集客服系统内的NPC回复模型在各个账号中的使用状态数据并构建反馈数据集合，由反馈数据集合构建反馈系数，将若干个反馈系数汇总并构建NPC回复模型的可靠度，若可靠度低于可靠度阈值，向外部发出模型优化指令；由模型优化知识图谱给出模型优化策略，依据模型优化策略对NPC回复模型进行优化，依据优化后NPC回复模型的使用状态数据构建可靠度集合，并由可靠度集合生成优化度，依据优化度对NPC回复模型作相应性处理。

全文数据：

权利要求：

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