1.一种韩语对话状态追踪模型的训练方法，其特征在于，包括：

将韩语对话状态追踪模型的应用平台标记为韩语对话交互平台，并在预设追踪监管周期内对韩语对话交互平台中的用户对话进行感知，得到追踪监管周期内韩语对话交互平台中的用户对话交互特征数据；

根据追踪监管周期内韩语对话交互平台中的用户对话交互特征数据，经过处理得到韩语对话交互平台的模型优化修正比例系数，并传输至集成数据处理器；

统计追踪监管周期内韩语对话交互平台中的模型表现数据以及用户反馈数据，通过处理获得韩语对话交互平台的模型综合表现表征值，并传输至集成数据处理器；

集成数据处理器接收韩语对话交互平台的模型优化修正比例系数以及模型综合表现表征值，通过集中处理得到韩语对话交互平台的模型训练集更新注入指定数目；

将韩语对话状态追踪模型以所述模型训练集更新注入指定数目进行训练集的更新注入训练。

2.根据权利要求1所述一种韩语对话状态追踪模型的训练方法，其特征在于：所述追踪监管周期内韩语对话交互平台中的用户对话交互特征数据包括各用户的各韩语对话的语音语速、各用户的各韩语对话的输入长度和各用户的韩语对话轮次。

3.根据权利要求1所述一种韩语对话状态追踪模型的训练方法，其特征在于：所述得到韩语对话交互平台的模型优化修正比例系数，具体分析过程为：在追踪监管周期中统计各用户的各韩语对话的语音语速和各用户的各韩语对话的输入长度；

提取追踪监管周期中各用户的韩语对话轮次，结合各用户的各韩语对话的语音语速和各用户的各韩语对话的输入长度，综合分析得到韩语对话交互平台的模型优化修正比例系数。

4.根据权利要求1所述一种韩语对话状态追踪模型的训练方法，其特征在于：所述统计追踪监管周期内韩语对话交互平台中的模型表现数据以及用户反馈数据，包括统计追踪监管周期内韩语对话交互平台中的模型表现数据和统计追踪监管周期内韩语对话交互平台中的用户反馈数据。

5.根据权利要求4所述一种韩语对话状态追踪模型的训练方法，其特征在于：所述统计追踪监管周期内韩语对话交互平台中的模型表现数据，具体过程为：所述追踪监管周期内韩语对话交互平台中的模型表现数据包括韩语对话交互平台中的模型生成响应时间和用户韩语对话开始时间、各用户同一个问题的重复询问次数和各用户的询问总次数；

将追踪监管周期中韩语对话交互平台中的模型生成响应时间和用户韩语对话开始时间的差值记为响应时长，取平均值得到韩语对话交互平台中的模型平均响应时间；

将各用户同一个问题的重复询问次数与各用户的询问总次数的比值，取平均值得到各用户的各韩语对话的平均重复询问率；

根据韩语对话交互平台中的模型平均响应时间，结合各用户的各韩语对话的平均重复询问率，分析得到韩语对话交互平台中的模型性能指标值。

6.根据权利要求4所述一种韩语对话状态追踪模型的训练方法，其特征在于：所述统计追踪监管周期内韩语对话交互平台中的用户反馈数据，具体过程为：所述追踪监管周期内韩语对话交互平台中的用户反馈数据包括各用户的反馈信息中负面反馈词汇出现频率；

统计追踪监管周期中各用户韩语对话开始时间到各用户韩语对话结束时间的时间间隔，得到各用户的各韩语对话的持续时长；

提取韩语对话交互平台中的各用户的反馈信息中负面反馈词汇出现频率，结合各用户的各韩语对话的持续时长，分析得到韩语对话交互平台中的用户互动质量指标值。

7.根据权利要求1所述一种韩语对话状态追踪模型的训练方法，其特征在于：所述处理获得韩语对话交互平台的模型综合表现表征值，具体分析过程为：根据韩语对话交互平台中的模型性能指标值和韩语对话交互平台中的用户互动质量指标值，综合分析得到韩语对话交互平台的模型综合表现表征值。

8.根据权利要求1所述一种韩语对话状态追踪模型的训练方法，其特征在于：所述通过集中处理得到韩语对话交互平台的模型训练集更新注入指定数目，具体过程为：集成数据处理器接收韩语对话交互平台的模型优化修正比例系数以及模型综合表现表征值，分析得到韩语对话交互平台的模型优化指标值，进而匹配得到韩语对话交互平台的模型训练集更新注入指定数目。

9.根据权利要求7所述一种韩语对话状态追踪模型的训练方法，其特征在于：所述韩语对话交互平台的模型综合表现表征值，具体分析条件为：；

式中，表示韩语对话交互平台的模型综合表现表征值，表示韩语对话交互平台中的模型性能指标值， 表示设定的模型性能指标值对应的权重因子，表示韩语对话交互平台中的用户互动质量指标值， 表示设定的用户互动质量指标值对应的权重因子，e表示自然常数。

10.根据权利要求1所述一种韩语对话状态追踪模型的训练方法，其特征在于：所述韩语对话交互平台的模型优化指标值，具体分析条件为：；

式中，表示韩语对话交互平台的模型优化指标值，表示韩语对话交互平台的模型综合表现表征值，表示韩语对话交互平台的模型优化修正比例系数。