本申请提供一种应用于智慧康养的咨询对话语义处理方法及系统。在依据第一文本样本库反复对网络进行调校时,先依据初始的多层感知机组件得到各第一训练示例的第一文本语义特征,同时获取推理组件依据第一文本语义特征进行推理的第一训练误差。接着依据第一训练误差对第一文本语义特征进行优化,再获取推理组件依据优化后的第二文本语义特征进行推理的第二训练误差。第二文本语义特征能表征有反馈‑咨询间对话的信息,从初始阶段过渡到成熟阶段,将第一训练误差和第二训练误差联合对多层感知机组件进行训练,获得为新对话反馈文本提取特征的多层感知机组件,增加了多层感知机组件提取对话反馈文本语义特征的精度,进一步提高反馈文本确定的准确度。
背景技术
随着社会的发展和人口老龄化的加剧,老年人的健康和生活质量受到了越来越多的关注。智慧康养作为一种新兴的养老模式,旨在利用现代信息技术,如人工智能、大数据、物联网等,为老年人提供更加便捷、高效、个性化的健康管理和生活服务。在智慧康养领域,咨询对话是一种交互方式,老年人可以通过与智能系统进行对话,获取健康咨询、生活建议等信息。现有的智慧康养咨询对话系统在语义处理方面存在一些问题。一方面,传统的语义处理方法往往基于规则或模板,难以处理复杂的自然语言表达和语义理解问题。例如,对于老年人的一些模糊、口语化的咨询,系统可能无法准确理解其意图,导致回复不准确或不相关。另一方面,现有的系统在训练过程中,可以采用单一的训练误差来优化模型,无法充分考虑到对话的动态性和语境信息。这可能导致模型在处理新的咨询时,无法准确地提取对话反馈文本的语义特征,从而影响反馈文本的确定准确度。
实现思路