隨著近些年互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,人們?cè)谙硎苤髷?shù)據(jù)便利的同時(shí)也面臨著信息爆炸帶來(lái)的困擾,傳統(tǒng)搜索引擎已無(wú)法滿足人們快速準(zhǔn)確獲取信息的需求,而智能問(wèn)答系統(tǒng)的出現(xiàn)能很好的解決這一問(wèn)題。在游戲服務(wù)領(lǐng)域,截止到2018年全國(guó)游戲用戶規(guī)模達(dá)6.26億人,游戲產(chǎn)業(yè)收入2144.4億元,占全球市場(chǎng)收入的23.6%。如此大規(guī)模的用戶在進(jìn)行游戲時(shí)會(huì)遇到各種各樣的問(wèn)題,目前只能論壇、貼吧、瀏覽器等地方,通過(guò)關(guān)鍵詞查找的方式,查詢到按照時(shí)間順序排列的網(wǎng)頁(yè)和帖子,內(nèi)容繁多復(fù)雜,幾乎找不到滿意的答案。針對(duì)上述問(wèn)題,本文構(gòu)建的基于深度學(xué)習(xí)的游戲語(yǔ)料智能問(wèn)答系統(tǒng),可以接受用戶的自然語(yǔ)言輸入,經(jīng)過(guò)信息檢索與問(wèn)答匹配后返回游戲用戶一段精準(zhǔn)的答案,極大的提升了用戶的游戲體驗(yàn),對(duì)增加游戲活躍度和降低運(yùn)營(yíng)商成本有很大幫助,因此有很大的市場(chǎng)發(fā)展空間和應(yīng)用價(jià)值。本文主要研究?jī)?nèi)容如下所示:(1)在限定領(lǐng)域目前沒(méi)有公開(kāi)的數(shù)據(jù)集,本文通過(guò)領(lǐng)域網(wǎng)站、知乎問(wèn)答平臺(tái)和搜狗問(wèn)問(wèn)問(wèn)答平臺(tái)多途徑收集游戲知識(shí)問(wèn)答語(yǔ)料,通過(guò)編寫爬蟲(chóng)程序獲取游戲問(wèn)答語(yǔ)料。之后經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗去除不必要的噪音后存入數(shù)據(jù)庫(kù)中,完成限定領(lǐng)域語(yǔ)料知識(shí)庫(kù)的建立。(2)在信息檢索部分,本...

【文章頁(yè)數(shù)】：57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及成果
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)安排
第2章 智能問(wèn)答系統(tǒng)與深度學(xué)習(xí)相關(guān)研究
    2.1 常見(jiàn)智能問(wèn)答系統(tǒng)相關(guān)研究
    2.2 智能問(wèn)答系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
    2.3 深度學(xué)習(xí)算法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 需求分析及游戲領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)構(gòu)建
    3.1 需求分析
    3.2 游戲領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)構(gòu)建
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于BLSTM的深度學(xué)習(xí)混合模型
    4.1 混合模型介紹
    4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
    4.3 評(píng)測(cè)指標(biāo)
    4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于深度學(xué)習(xí)的游戲問(wèn)答系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    5.2 數(shù)據(jù)獲取模塊
    5.3 數(shù)據(jù)處理模塊
    5.4 查詢擴(kuò)展模塊
    5.5 問(wèn)句匹配模塊
    5.6 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    5.7 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    5.8 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 本文總結(jié)
    6.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3830609