人機對話系統(tǒng)具有方便、快捷、高效等眾多優(yōu)點,被視為未來重要的人機交互形式之一,其發(fā)展得到了學術界和工業(yè)界的高度重視。作為對話系統(tǒng)重要組成部分的對話生成,它的目標是根據(jù)用戶的對話消息生成回復,其質量的好壞直接影響著用戶的使用體驗。隨著深度學習技術的不斷進步,為對話生成研究的發(fā)展提供了新動力。然而在面向開放領域的對話生成研究中,基礎對話生成模型存在傾向于生成如“不知道”等一類缺乏內容回復和生成的回復趣味性與可持續(xù)性低的問題。語言的表達需要情感與內容的支撐,情感與內容可以使語言更加生動自然、充實、富有感染力。在對話生成中考慮上下文中的情感和內容,不但可以為對話提供情感的潤色和內容上的填充,緩解系統(tǒng)易于生成缺乏內容回復的問題,同時提升回復的情感與內容的多樣性,可以增加對話的趣味性、可持續(xù)性。本文將研究基于情感與內容特征的對話生成,即在對話生成的過程中,根據(jù)用戶消息中所蘊含情感與內容特征,采用心理學“情感共情”機制和情感與內容特征在真實對話中的轉換關系,引導深度學習模型生成滿足用戶情感需求且內容相關的回復。本文主要研究工作如下:（1）提出融合情感與內容特征的對話生成模型（CECF-DG）。為了獲... 

【文章來源】：華中師范大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構圖??（１）特征提取??特征提取就是利用卷積層中的卷積核（Ｋｅｍａｌ）以一定的步長（Ｆｉｌｔｅｒ）與輸??

丨碩士學位論文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??廣＼、??Ｘｌ??？（?ｗｍｌ?＼?ｂｍ??ｖＡ??．ｔ．＾?＼??ｖ??ｘｎ??？（?Ｗ．Ｗ，?ｒ??ｖ＿ｙ??圖２．２卷積神經(jīng)元結構圖。??在卷積層中，一個卷積核也就是一個神經(jīng)元，神經(jīng)元將各個接收到的輸入??（＾，Ｘ２＾３進行求和計算，并加上偏置項得到結果輸入激活函數(shù)，最終??得到最終的輸出項＆。計算過程如公式２．１、２．２所示。??Ｆｍ＝?Ｗｒｎｌ＊Ｘ１?＋?Ｗｍ２＊Ｘ２?＋?－?＋?Ｗｍｎ＊Ｘｎ?＋?ｂｍ?（公式?２．１）??Ｙｍ?＝?ｆｄＦｍ）?（公式?２．２）??其中，／為激活函數(shù)，＆表示第ｍ個卷積核經(jīng)過卷積計算得到的特征圖??（Ｆｅａｔｕｒｅ?Ｍａｐ），Ｗ＾ｎ為卷積核，＊為卷積運算符。??目前比較常見的激活函數(shù)［３７］［５３］有１３他函數(shù)、ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)、ＲｅＬＵ函數(shù)。??ｓｉｇｍｏｉｄ（ｚ）?＝—＾?（公式?２．３）??ｌ＋ｅ＿ｚ??ｄｖｅｎｗ＞？Ｊ＜＊ｌ；ａ？??ｔ．Ｏ?．????〇，？��？?４１－??７＼??ｅ?ｔｉ?！?，／?ＯＫＪ?．?＼??＾?－ｊ?／?ａｉｓ?＼??ｔ?Ｊ?ｍ?＼?？??■?ｙ?〇〇ｆｉ?．???，???ｊ?ｉ???，?，?，?，?，?．?？?■?■＞??．１０?－ｓ?０?５?１０?－４?－３?－２?－１?０＇?１?３?３?４??如圖２．３?ｓｉｇｍｏｉｄ激活函和導數(shù)的幾何圖像??ｓｉｇｍｏｉｄ激活函數(shù)的計算如公式２．３所示，其中，ｚ為激活函數(shù)輸入的數(shù)值，??函數(shù)可以將輸入的數(shù)值映射到［〇，１］區(qū)間范圍內，其函數(shù)和導

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