基于记忆强化算法结合大模型驱动实现个性化NPC的方法

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1.基于记忆强化算法结合大模型驱动实现个性化的方法，其特征在于：包括，NPC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；NPC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，生成回复模型；TransformerNPC收集客服系统内的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；NPCNPC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回复模型进行优化，依据优化后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/>对回复模型作相应性处理。NPCNPCNPC （macrodatas.cn） （来 自 马 克 数 据 网）