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對話策略是人機對話系統(tǒng)中的重要組成成分，其性能的優(yōu)劣直接影響對話系統(tǒng)的性能。在面對完全沒有數(shù)據(jù)的冷啟動場景時，收集對話數(shù)據(jù)進行對話策略學(xué)習(xí)的過程非常復(fù)雜和耗時。為在冷啟動場景下能夠保持良好性能，提岀一種融合馬爾科夫決策過程與信息熵的對話算法。利用馬爾科夫決策過程快速獲得下一步最優(yōu)對話狀態(tài)，并結(jié)合知識庫通過引人屬性信息熵方法排除多個狀態(tài)值函數(shù)相回的最優(yōu)狀態(tài)，從而獲取最優(yōu)的系統(tǒng)響應(yīng)動作。在音樂搜索領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與隨機策略、基于規(guī)則和基于信息熵的算法相比，該算法分別縮短了224、0.84和0.03個對話輪次，且能夠有效提高對話任務(wù)完成率。
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