任務型人機對話系統(tǒng)可以為用戶提供特定的信息服務,在為人們提供便利的同時,有效地降低企業(yè)的人力成本。近年來,各類企業(yè)對任務型人機對話系統(tǒng)的需求與日俱增。鑒于任務型人機對話系統(tǒng)在不同領域都存在著廣泛的應用價值,為了有效降低任務型人機對話系統(tǒng)的開發(fā)周期和研發(fā)成本,提升任務型人機對話系統(tǒng)開發(fā)的便利性,本文以任務型人機對話系統(tǒng)開發(fā)平臺作為研究方向。在分析了現(xiàn)有任務型人機對話系統(tǒng)開發(fā)平臺的優(yōu)點與不足的基礎上,主要開展了如下的工作:設計并實現(xiàn)了一個任務型人機對話系統(tǒng)開發(fā)平臺。在分析任務型人機對話系統(tǒng)及其開發(fā)平臺業(yè)務需求的基礎上,定義了開發(fā)平臺的功能需求和非功能需求。按照需求分析,對任務型人機對話系統(tǒng)開發(fā)平臺進行了總體設計,包括系統(tǒng)架構、系統(tǒng)功能、系統(tǒng)運行流程和系統(tǒng)類關系的設計。基于系統(tǒng)總體設計方案,對系統(tǒng)的自然語言理解、對話管理、對話生成、數(shù)據(jù)庫、面向開發(fā)者和用戶的Web各功能模塊進行了詳細的設計和實現(xiàn),通過功能描述、數(shù)據(jù)結構和算法定義、流程圖、UML類關系圖等方式介紹各功能模塊的設計和實現(xiàn)過程,各模塊涉及到的核心算法基于傳統(tǒng)機器學習、深度學習和強化學習相關技術。完成系統(tǒng)的設計開發(fā)后,從功能和性能的... 

【文章來源】：北京郵電大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

一任務型人機對話示例

圖１－３任務型人機對話系統(tǒng)框架??１．２．３自然語言理解研究現(xiàn)狀??在任務型人機對話系統(tǒng)中，自然語言理解模塊負責將用戶輸入的與任務相關??的信息轉化為機器可解釋的結構化信息，一般將自然語言理解任務分為領域識別、??意圖識別與槽填充三個子任務。下面為這三個子任務的研宄現(xiàn)狀。??領域識別方面，任務型人機對話系統(tǒng)根據(jù)具體任務需求，可以將服務的信息??對象劃分為不同的領域，這里的領域一般根據(jù)業(yè)務類型的不同來劃分。領域識別??任務可視為文本分類任務，在訓練數(shù)據(jù)較為充分時，傳統(tǒng)機器學習和深度學習方??法都可以較好地解決該類任務，傳統(tǒng)機器學習中典型的模型包括樸素貝葉斯［１５］、??支持向量機（ＳＶＭ：?Ｓｕｐｐｏｒｔ?Ｖｅｃｔｏｒ?Ｍａｃｈｉｎｅ）［１６］等，深度學習典型的模型包括長短??期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡（ＬＳＴＭ：?Ｌｏｎｇ?Ｓｈｏｒｔ－Ｔｅｒｍ?Ｍｅｍｏｒｙ）［１７］和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ＣＮＮ：??Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ?Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔｗｏｒｋｓ?）［１８］等。??意圖識別同樣可視為分類問題，基本上所有重要的統(tǒng)計分類器都被用于意圖??識別。Ｈａｆｆｎｅｒ等提出了一個基于ＳＶＭ的意圖識別模型［１９］，將多個ＳＶＭ二分類??

?ｆ?（ＮＩＧ）?’?：??圖１－３任務型人機對話系統(tǒng)框架??１．２．３自然語言理解研究現(xiàn)狀??在任務型人機對話系統(tǒng)中，自然語言理解模塊負責將用戶輸入的與任務相關??的信息轉化為機器可解釋的結構化信息，一般將自然語言理解任務分為領域識別、??意圖識別與槽填充三個子任務。下面為這三個子任務的研宄現(xiàn)狀。??領域識別方面，任務型人機對話系統(tǒng)根據(jù)具體任務需求，可以將服務的信息??對象劃分為不同的領域，這里的領域一般根據(jù)業(yè)務類型的不同來劃分。領域識別??任務可視為文本分類任務，在訓練數(shù)據(jù)較為充分時，傳統(tǒng)機器學習和深度學習方??法都可以較好地解決該類任務，傳統(tǒng)機器學習中典型的模型包括樸素貝葉斯［１５］、??支持向量機（ＳＶＭ：?Ｓｕｐｐｏｒｔ?Ｖｅｃｔｏｒ?Ｍａｃｈｉｎｅ）［１６］等，深度學習典型的模型包括長短??期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡（ＬＳＴＭ：?Ｌｏｎｇ?Ｓｈｏｒｔ－Ｔｅｒｍ?Ｍｅｍｏｒｙ）［１７］和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ＣＮＮ：??Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ?Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔｗｏｒｋｓ?）［１８］等。??意圖識別同樣可視為分類問題

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進TF-IDF算法的情報關鍵詞提取方法[J]. 張瑾.  情報雜志. 2014(04)
[2]自然語言理解研究綜述[J]. 郭艷華,周昌樂.  杭州電子工業(yè)學院學報. 2000(01)



本文編號：3609208