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对话策略是人机对话系统中的重要组成成分，其性能的优劣直接影响对话系统的性能。在面对完全没有数据的冷启动场景时，收集对话数据进行对话策略学习的过程非常复杂和耗时。为在冷启动场景下能够保持良好性能，提岀一种融合马尔科夫决策过程与信息熵的对话算法。利用马尔科夫决策过程快速获得下一步最优对话状态，并结合知识库通过引人属性信息熵方法排除多个状态值函数相回的最优状态，从而获取最优的系统响应动作。在音乐搜索领域数据集上的实验结果表明，与随机策略、基于规则和基于信息熵的算法相比，该算法分别缩短了224、0.84和0.03个对话轮次，且能够有效提高对话任务完成率。
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