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智能客服系统：多轮对话管理_（6）.强化学习在多轮对话中的应用.docx

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    强化学习在多轮对话中的应用

    1.强化学习基础

    在多轮对话管理中，强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种重要的技术，它通过试错学习来优化对话策略。强化学习的基本原理是通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互，学习如何采取行动以最大化累积奖励。在多轮对话中，智能体是对话系统，环境是用户和上下文，奖励则是对话的成功与否。

    1.1强化学习的基本概念

    智能体（Agent）：在多轮对话中，智能体是指对话系统，负责生成对话策略和响应。

    环境（Environment）：环境是指对话的上下文，包括用户输入、对话历史

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