摘要
本发明提供了一种对话式虚拟助手调优方法及系统,涉及人工智能与自然语言处理技术领域,该方法包括:根据对话式虚拟助手的训练语料的特征信息,从预设的神经网络集合中确定目标网络结构;根据训练语料,进行超参数优化和模型训练,得到目标超参数组合下的目标模型;从日志数据库中提取得到待标注的目标样本集;将经人工标注的目标样本集并入训练数据集,并根据训练数据集和目标超参数组合进行目标模型的模型增量更新。本发明通过网络结构的自适应选择,提升了通用性,通过超参数调优自动化,提高了调优效率,保证了模型性能,通过主动学习机制形成数据、模型、反馈、更新的完整闭环,实现了模型的持续进化,从而提升了模型的预测准确性。