隨著人工智能的飛速發(fā)展,人機交互的形態(tài)也在發(fā)生著變化,人機對話開始出現(xiàn)在我們生活的方方面面,深度學習的飛速發(fā)展更是將人機對話任務向前推進了一大步。人機對話任務的研究不僅僅在學術界產(chǎn)生了大量的成果,也在我們的生活中生根發(fā)芽。然而即使在對話技術日新月異的現(xiàn)在,如何對對話系統(tǒng)回復質量進行評價還是一個沒有被完全解決的問題。本文通過對不同對話系統(tǒng)任務的分析和研究,結合現(xiàn)有的對話系統(tǒng)回復質量評價指標和方法,分別對不同的對話系統(tǒng)類型進行了不同的評價實驗,通過合理的數(shù)據(jù)集構造和實驗設計,將目前的對話系統(tǒng)回復質量評價方法做了一系列的總結和歸納。在總結歸納的基礎上,本文還提出了新的對話系統(tǒng)回復質量評價方法,通過對不同類型對話系統(tǒng)回復質量評價的方法總結,探討了目前對話系統(tǒng)回復質量評價的現(xiàn)況和存在的問題,并針對一些問題提出了新的解決思路。本文針對任務型對話系統(tǒng)回復質量評價進行了嘗試性的實驗并取得了較好的結果,構造的數(shù)據(jù)集來源多樣,從而可以在一定程度上可以實現(xiàn)對模型的遷移和重構,此外還針對任務型對話系統(tǒng)的特征進行了選擇和實驗,從更細節(jié)的角度探索了任務型對話系統(tǒng)回復質量評價的方法。針對開放域對話系統(tǒng)回復質量評價,... 

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究目的和意義
        1.1.1 課題背景
        1.1.2 課題研究的目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結
    1.3 本文的研究內(nèi)容及章節(jié)安排
        1.3.1 本文的研究內(nèi)容
        1.3.2 本文的章節(jié)安排
第2章 基于統(tǒng)計機器學習方法的任務型對話系統(tǒng)回復質量評價
    2.1 引言
    2.2 數(shù)據(jù)集構建
        2.2.1 SMP2017-ecdt中任務型對話系統(tǒng)評測數(shù)據(jù)
        2.2.2 聊天機器人笨笨日志中任務型對話部分數(shù)據(jù)
    2.3 機器學習模型分類方法及特征提取
        2.3.1 傳統(tǒng)機器學習模型分類方法
        2.3.2 特征抽取
    2.4 實驗設計與分析
        2.4.1 實驗設計
        2.4.2 評價指標
        2.4.3 實驗結果分析
    2.5 本章小結
第3章 基于傳統(tǒng)方法的開放域對話系統(tǒng)自動評價
    3.1 引言
    3.2 數(shù)據(jù)集構造
        3.2.1 Daily Dialogue數(shù)據(jù)集
        3.2.2 Seq2Seq模型生成數(shù)據(jù)
        3.2.3 隨機方法生成的數(shù)據(jù)
    3.3 基于傳統(tǒng)評價指標的開放域對話系統(tǒng)回復質量評價研究
        3.3.1 基于詞重疊率的評價指標
        3.3.2 基于詞向量的評價矩陣
        3.3.3 基于傳統(tǒng)指標的開放域對話系統(tǒng)回復質量評價實驗
    3.4 基于統(tǒng)計機器學習方法的開放域對話系統(tǒng)回復質量評價研究
        3.4.1 實驗設計
        3.4.2 評價指標
        3.4.3 實驗結果分析
    3.5 本章小結
第4章 基于深度學習的開放域對話系統(tǒng)自動評價
    4.1 引言
    4.2 生成對抗網(wǎng)絡（GAN）方法
        4.2.1 生成對抗網(wǎng)絡基本原理
        4.2.2 生成對抗網(wǎng)絡的應用
    4.3 數(shù)據(jù)及特征的表示方法
    4.4 實驗設計與分析
        4.4.1 實驗設計
        4.4.2 實驗結果
    4.5 本章小結
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]任務型人機對話系統(tǒng)中的認知技術——概念、進展及其未來[J]. 俞凱,陳露,陳博,孫鍇,朱蘇.  計算機學報. 2015(12)
[2]詞袋模型在盲人家居視覺輔助系統(tǒng)中的應用[J]. 艾浩軍,張敏,朱榮.  武漢理工大學學報(信息與管理工程版). 2011(06)
[3]基于統(tǒng)計學習的自然語言對話系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J]. 李偉通,皮德常.  微計算機應用. 2008(07)
[4]基于Agent的人機對話系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J]. 徐凱華,張德干,姚琳.  計算機工程. 2007(16)



本文編號：3712622