本文關(guān)鍵詞： 出行消費(fèi)意圖識別 機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)　出處：《中國科學(xué):信息科學(xué)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：聊天機(jī)器人中的出行消費(fèi)意圖是指用戶為了滿足出行的需要,通過文本表達(dá)出對出行類產(chǎn)品或者服務(wù)的購買意愿.識別出用戶的消費(fèi)意圖可以進(jìn)行相應(yīng)的產(chǎn)品推薦,增強(qiáng)用戶體驗(yàn).傳統(tǒng)的消費(fèi)意圖識別主要使用基于模板匹配或者基于人工特征集合的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,這類方法費(fèi)時費(fèi)力,擴(kuò)展性不強(qiáng).本文將出行消費(fèi)意圖識別任務(wù)看成一個分類問題,結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法識別用戶的出行消費(fèi)意圖,該方法不需要人工構(gòu)造特征集合或匹配模板.具體而言,本文構(gòu)建了基于卷積的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional-LSTM)模型進(jìn)行出行消費(fèi)意圖識別,首先通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對用戶的聊天文本進(jìn)行特征抽取,隨后進(jìn)行特征組合并送入長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)進(jìn)行特征表示學(xué)習(xí),最后輸出分類結(jié)果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在出行消費(fèi)意圖識別任務(wù)上,基于Convolutional-LSTM的模型在F值上優(yōu)于最好的基線方法 2個百分點(diǎn).
[Abstract]:The purpose of travel consumption in chat robot is to meet the needs of travel. Through the text to express the desire to purchase the travel products or services and identify the consumer intention of the user can carry out the corresponding product recommendation. Enhance the user experience. The traditional consumer intention recognition mainly uses the machine learning method based on template matching or human feature set, which is time-consuming and laborious. In this paper, the identification task of travel consumption intention is regarded as a classification problem, combined with the in-depth learning method to identify the user's travel consumption intention. The method does not need to manually construct feature sets or matching templates. In this paper, a convolution-based long-term and short-term memory neural network Convolutional-LSTM model is constructed to identify travel consumption intention. Firstly, the user's chat text is extracted by the convolution neural network (CNN), and then the feature combination is carried out and the feature representation learning is carried out by the long memory neural network (LSTM). Finally, the classification results are outputted. The experimental results show that, in the travel consumption intention recognition task. The Convolutional-LSTM-based model outperforms the best baseline method by 2 percentage points in F value.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院信息檢索研究中心;
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973)(批準(zhǔn)號:2014CB340503) 國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:61472107,61632011)資助項(xiàng)目
【分類號】：TP18;TP391.1
【正文快照】： 1引言隨著社會的日益信息化,人們希望能用自然語言與計(jì)算機(jī)交流,于是聊天機(jī)器人應(yīng)運(yùn)而生.在和機(jī)器人聊天的過程中,用戶產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù).這些數(shù)據(jù)包含了用戶豐富的信息,展示了用戶的需求和意圖,識別出用戶的出行意圖可以進(jìn)行相應(yīng)產(chǎn)品的推薦,使得聊天機(jī)器人變得更加智能,增強(qiáng)用

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本文編號：1482898