發(fā)布時間：2021-11-23 21:14

　　任務型對話系統(tǒng)是自然語言處理領域中的一個重要分支,它通常面向?qū)ｉT的領域,通過與人類的交互來獲取領域相關信息,以輔助人們完成預定餐廳、設置日程和查詢天氣等特定任務。任務型對話系統(tǒng)擁有基于管道方法和基于端到端方法的兩種實現(xiàn)方案。其中,基于管道方法的任務型對話系統(tǒng)實現(xiàn)方案將系統(tǒng)分解為語言理解、對話管理和自然語言生成三個模塊。該方案由于其清晰的架構和穩(wěn)定的效果,在工業(yè)界中被廣泛采用。本文在管道方法的基礎上,研究了任務型對話系統(tǒng)中的多領域語言理解任務和對話管理任務,并在研究成果的基礎上對面向冬奧會的任務型對話系統(tǒng)進行了設計與實現(xiàn)。首先,在多領域語言理解任務中,我們對部分基線模型的預測結果進行統(tǒng)計分析,觀察到了槽位領域錯亂問題,即模型預測槽位不屬于其文本對應意圖下的候選槽位集合的問題。針對槽位領域錯亂問題,我們提出了基于意圖信息增強的聯(lián)合模型,將意圖信息以向量的形式顯式引入槽位預測過程中。在對意圖信息向量進行構造的過程中,我們先后嘗試了雙向長短時記憶網(wǎng)絡（BiLSTM）、基于注意力機制的雙向長短時記憶網(wǎng)絡（Attention-Based BiLSTM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）三種方案。最終,在多領... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

測試集對話成功率變化曲線圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]口語對話系統(tǒng)中對話管理方法研究綜述[J]. 王玉,任福繼,全昌勤.  計算機科學. 2015(06)
[2]自然語言處理的研究與發(fā)展[J]. 李生.  燕山大學學報. 2013(05)



本文編號：3514655