【摘要】：任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng)目前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點(diǎn),近年來受到了國內(nèi)外學(xué)者和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng)通過多輪對(duì)話幫助用戶完成任務(wù)型的指令,比如:公交線路查詢;餐廳預(yù)定;旅游景點(diǎn)推薦等。目前主流的研究方法包括將任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng)分為自然語言理解、對(duì)話管理和自然語言生成三個(gè)模塊進(jìn)行研究;以及使用端到端的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行相關(guān)研究。本課題實(shí)現(xiàn)了面向出行領(lǐng)域的多輪任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng)。對(duì)話系統(tǒng)的主要模塊包括問句規(guī)范化模塊、對(duì)話理解模塊、對(duì)話管理模塊和對(duì)話生成模塊。本課題主要的研究內(nèi)容包括:(1)本文建立了面向出行領(lǐng)域的意圖識(shí)別語料集和槽位識(shí)別語料集,以便于對(duì)用戶問句進(jìn)行意圖識(shí)別和槽位識(shí)別相關(guān)實(shí)驗(yàn)。(2)本文嘗試在對(duì)話理解模塊前引入了問句規(guī)范化模塊,針對(duì)問句中可能出現(xiàn)的亂碼、emoji表情、指示代詞和句子子結(jié)構(gòu)缺失的情況,結(jié)合上文槽位信息進(jìn)行了刪除、替代、填充等操作,經(jīng)過規(guī)范化后的問句更可能被正確解析。(3)在意圖識(shí)別問題上,本文主要研究了基于CNN模型和LSTM模型的分類方法。本文以傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法模型SVM和隨機(jī)森林作為基準(zhǔn)模型,并嘗試使用DAN模型、CNN模型和LSTM模型等深度學(xué)習(xí)模型在意圖識(shí)別的效果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于CNN模型和LSTM模型的意圖識(shí)別模型較傳統(tǒng)算法取得了更好的效果,其中基于LSTM的模型取得了Marco-F1值為92.57%的理想效果。(4)在槽位識(shí)別問題上,本文嘗試了條件隨機(jī)場模型、BLSTM模型、BLSTM-CRF模型、融入意圖特征的BLSTM-CRF模型以及引入意圖特征詞表的BLSTM-CRF模型,此外,本文嘗試將意圖識(shí)別問題和槽位識(shí)別問題聯(lián)合起來,通過BLSTM-CRF模型進(jìn)行聯(lián)合學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,引入意圖特征詞表的BLSTM-CRF模型效果最佳,F1值達(dá)到了89.47。(5)最后,本課題采用基于策略的方式完成了對(duì)話管理模塊,并采用基于模板的方式完成了對(duì)話生成模塊,完成了面向出行領(lǐng)域的任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng)的構(gòu)建。
【圖文】：

為 true negative (TN)。于實(shí)際上為正例的樣本，，模型將其分類到正例越多的正例成功召回；precision 表示對(duì)模型判正例的比重，precision 越高，說明模型對(duì)正例 是兩者的綜合。F1-score 越高，說明分類模型設(shè)置述包括使用條件隨機(jī)場、BLSTM 模型、BLSTM+CRF 聯(lián)合學(xué)習(xí)模型在參數(shù)上的具體設(shè)置。板設(shè)置RF 工具為 CRF++0.58 版本。使用 CRF++進(jìn)行命：確定模板文件；處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)；，是本文 CRF 的特征模板。

Recall 100.00 100.00 98.38 98.44F1 94.12 91.30 99.17 98.79(2)論文中所有實(shí)驗(yàn)截圖圖 1 是 SVM 模型在 SMP 測試集運(yùn)行結(jié)果的截圖。具體結(jié)果見表 1。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.1;TN912.34

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本文編號(hào)：2602338