本文選題：對話系統(tǒng) + 深度學(xué)習(xí)��； 參考：《北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報》2017年09期

【摘要】：智能對話系統(tǒng)作為人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù),即將成為新的和諧人機(jī)交互方式,具有重大的研究意義和應(yīng)用價值,因此,較為全面、深入地總結(jié)了深度學(xué)習(xí)模型在對話生成中的應(yīng)用及對話系統(tǒng)領(lǐng)域的研究進(jìn)展和現(xiàn)狀.首先,闡述了智能對話系統(tǒng)的類型劃分,介紹系統(tǒng)的模塊框架構(gòu)成,包括各模塊的主要研究問題與關(guān)鍵技術(shù)的主流思路和研究現(xiàn)狀;然后,從理論模型、研究進(jìn)展及可用性等角度深度剖析了現(xiàn)有的對話生成技術(shù)解決方案,重點(diǎn)分析了應(yīng)用于自然語言生成的序列到序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及搭建原理;最后,對存在的問題進(jìn)行總結(jié),并展望了未來的研究方向.
[Abstract]:As the core technology in the field of artificial intelligence, intelligent dialogue system is about to become a new way of harmonious human-computer interaction, which has great research significance and application value, therefore, it is more comprehensive.The application of deep learning model in dialogue generation and the research progress and present situation of dialogue system are summarized.First of all, the classification of the intelligent dialogue system is described, and the structure of the system module framework is introduced, including the main research problems of each module and the main ideas and research status of the key technologies, and then, from the theoretical model,From the perspectives of research progress and usability, this paper deeply analyzes the existing dialog generation technology solutions, focusing on the analysis of the neural network structure and the construction principle of the sequence to sequence applied in natural language generation. Finally, the existing problems are summarized.The future research direction is also prospected.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部;聯(lián)想集團(tuán)北京研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61370113) 北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(4152005) 北京市教育委員會重點(diǎn)資助項(xiàng)目(KZ201610005009)
【分類號】：TP18;TP391.1

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本文編號：1754450