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研究性论文
大语言模型支持的人机对话系统优化
摘要
大语言模型在人机对话系统应用中提升交互质量产生重要推动作用。针对对话系统在语义理解，意图识别与对话管理方面存在问题，构建多维度优化框架改进系统核心模块。深度学习与规则相结合优化语义理解能力，多模型融合提升意图识别精度，分层强化学习增强对话管理水平。系统优化后性能指标显著改善：语义理解准确率提升15.2%，意图识别精度提高17.8%，响应时延降低45.9%。业务实践中智能客服场景用户满意度达90.2%，满意度调研场景达91.8%，信息核实场景达88.5%。优化框架涵盖语义理解，意图识别，对话管理，防护机制与交互模式等维度，显著提升系统在复杂场景下适应能力。优化方案为高质量人机对话系统建设提供创新技术路径，推动对话系统智能化进程。
如何引用
段喜楠. (2025). 大语言模型支持的人机对话系统优化. 教育研究与实践, 1(1), 63–67. 取读于 从 http://8.219.207.158/index.php/JERP1/article/view/449
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参考
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