【摘要】：隨著人工智能的浪潮興起,任務型對話系統(tǒng)一直是學者們研究的熱門方向之一,其被定位為未來應用服務的入口,用來代替當前的互聯網搜索引擎并作為新的流量分發(fā)門戶,具有廣闊的應用前景。封閉域任務型對話系統(tǒng)是指在特定的領域,用戶帶著明確的目的并希望得到滿足特定限制條件的信息或服務,其需求可以比較復雜,需要分多輪次來進行陳述。面向限定領域的現實業(yè)務場景,本文主要研究封閉域任務型對話系統(tǒng)基于管道模型的構建方式,其在當前大多公開的研究工作中還存在著以下問題:(1)對話理解任務中,用戶輸入大多為短文本,存在語法缺失、口語化等解析難點,意圖識別與語義槽填充的準確度仍有很大的提升空間;(2)基于概率模型或深度強化學習的對話管理與生成技術實現門檻較高,模型變得不易解釋與維護,不可控性強且難以應用。針對以上問題,本文重點圍繞封閉域任務型對話系統(tǒng)的關鍵構建技術進行了研究與分析,針對其兩大組成部件提出了新的模型或方案并進行了實驗驗證,同時實現了面向醫(yī)療掛號信息查詢的對話系統(tǒng)的設計與開發(fā)。具體的工作內容有:(1)基于CNN-LSTMs的對話理解聯合建模研究與實現,提出一種多類特征融合的語義編碼以及改進注意力機制的解碼框架模型,在ATIS數據集上使得意圖識別的準確率提高1.05%,槽填充的F1值提高0.74%;(2)基于多分類模型的對話管理與生成建模研究與實現,在現實的醫(yī)療場景中對比了多種不同分類算法在動作預測任務上的表現,采用填槽策略與GRU序列網絡相結合的方案其預測表現相對更佳;(3)基于Flask與React框架搭建了面向醫(yī)療掛號信息查詢的對話系統(tǒng)在線演示平臺,將本文提出的算法與方案應用于現實的醫(yī)療業(yè)務場景中進行驗證。
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP311.52;TP181
【圖文】：

在攻讀碩士學位期間，作者主要做了以下工作：逡逑（１）參與智能客服項目的設計與開發(fā)，主要工作內容是參與設計整個產品逡逑原型，同時完成問題分類與匹配的預研工作；逡逑（２）參與課題“專業(yè)科技資源聚合與服務集成技術”的探討與研究，其課逡逑題編號：２０１７ＹＦＢ１４００８０２；逡逑（３）以學生第一作者身份，在邋２０１８邋Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ邋Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ邋ｏｎ邋Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ逡逑Ｓｙｓｔｅｍｓ邋ａｎｄ邋Ｃｏｍｐｕｔｅｒ邋Ａｉｄｅｄ邋Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ邋會議上發(fā)表學術論文《Ａ邋Ｊｏｉｎｔ逡逑Ｍｏｄｅｌ邋ｂａｓｅｄ邋ｏｎ邋ＣＮＮ－ＬＳＴＭｓ邋ｉｎ邋Ｄｉａｌｏｇｕｅ邋Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ》，Ｅ；Ｉ邋可檢索。逡逑１．５論文的組織架構逡逑本文主要圍繞基于深度學習的封閉域任務型對話系統(tǒng)的關鍵構建技術進行逡逑研宄與分析，并針對面向醫(yī)療掛號信息查詢場景的對話系統(tǒng)在線演示平臺進行了逡逑設計與實現，整篇論文的組織結構如圖１－１所示。逡逑基于深度學習的封閉域任務型對話系統(tǒng)xO究與實現逡逑

本文重點介紹封閉域任務型對話系統(tǒng)基于管道模型的構建方式，其通過系統(tǒng)逡逑與用戶進行多輪次基于自然語言的對話來逐步收集與目標任務相關的信息，最終逡逑來輔助用戶成功獲得某種服務。整個對話系統(tǒng)的框架圖如圖２－１所示，主要包含逡逑對話理解、對話管理以及對話生成等組成部件。逡逑意圖識ＳＵ￣￣邐邐逡逑—用戶輸入一邐＾對話狀態(tài)跟蹤逡逑用邐語義槽填充邐邐逡逑戶邐對話灥邐對話策略逡逑Ｉ邐邐邐逡逑邐ｉ邐逡逑＾—系統(tǒng)輸出—邐對話生成邐＾邐邋對話管埋逡逑圖２－１基于管道|廡偷姆獗沼蛉撾裥投曰跋低晨蚣芡煎義舷旅嬤饕攵哉餳父鱟幼榧幕竟δ芤約跋喙厝撾竦氖枋穌箍晗稿義轄檣�。辶x希玻保倍曰襖斫庾榧義隙曰襖斫猓ǎ模椋幔歟錚紓酰澹眨睿洌澹潁螅簦幔睿洌椋睿紓┦欠獗沼蛉撾裥投曰跋低持械囊桓齬丶義系鬧匾槌剎考�，其功纳悏Λ記]У姆墻峁夠淖勻揮镅雜錁浣馕齔鲇鏌逍畔�，辶x獻峁夠撓鏌灞硎盡Ｓ鏌灞硎境１懷譜鞫曰靶形�，由愉槣O囊饌家藻義霞壩胍饌枷喙氐撓鏌宀壑刀宰槌�，其中愉樹茵偧表示为语言序列的类型或目的伭x希ɡ紓率瞿持中棖�、询问尿G皇糶曰蛘叻穸�、确认爹o齲�，而每个渔熷槽值辶x隙栽蟣澩鏤桓魷拗鋪跫�，也可以理解为完成記]勘晁璧囊桓鱟槌傻ピ�。以辶x鮮Х嘔男問嚼幢硎荊曰襖斫庾榧鬧饕勘曄牽憾雜沒懇宦執(zhí)問淙氳膩義獻勻揮镅越杏鏌褰馕觶鈧兆捎

本文編號：2802970