在線教育的客服業(yè)務(wù)越來(lái)越受到人們重視�？头䴓I(yè)務(wù),是在線教育提供商獲取用戶需求,了解用戶體驗(yàn)情況的重要途徑,也是在線教育提供商及時(shí)獲取用戶意見(jiàn),對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行改進(jìn)的重要參考來(lái)源。在工業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用中,客服業(yè)務(wù)存在兩個(gè)問(wèn)題:在線教育提供商積累了大量客服數(shù)據(jù)。但這些數(shù)據(jù)并沒(méi)有得到充分挖掘和利用;目前客服業(yè)務(wù)普遍基于人工,由此帶來(lái)客服質(zhì)量不穩(wěn)定、成本高昂等問(wèn)題,急需自動(dòng)化客服服務(wù)方式幫助。自然語(yǔ)言處理技術(shù),特別是深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理技術(shù)的進(jìn)展,給上述問(wèn)題的解決帶來(lái)了希望。本文把自然語(yǔ)言處理技術(shù)應(yīng)用到在線教育的客服業(yè)務(wù)中,以解決上述問(wèn)題。具體工作如下:（1）對(duì)客服數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘,為對(duì)話機(jī)器人的設(shè)計(jì)進(jìn)行了基礎(chǔ)準(zhǔn)備工作,包括:對(duì)于網(wǎng)絡(luò)客服咨詢數(shù)據(jù),采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)客服文本進(jìn)行聚類,發(fā)現(xiàn)選課報(bào)班咨詢是最常用的客服問(wèn)題之一。對(duì)于電話客服對(duì)話數(shù)據(jù),開(kāi)發(fā)程序,調(diào)用和評(píng)估了6種中文商用語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本性能。發(fā)現(xiàn)各系統(tǒng)轉(zhuǎn)寫錯(cuò)誤率普遍很高。最優(yōu)的阿里語(yǔ)音識(shí)別接口錯(cuò)誤率也達(dá)49.55%,其它系統(tǒng)錯(cuò)誤率均超過(guò)60%;設(shè)計(jì)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的客服對(duì)話分類系統(tǒng),對(duì)客服會(huì)話文本進(jìn)行分類,提取選課報(bào)班對(duì)話語(yǔ)料... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市211工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－２?ＣＮＮ的稀疏連接??－

（１）稀疏交互。又稱稀疏連接或稀疏權(quán)重，相比于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每一個(gè)輸??出單元與每一個(gè)輸入單元都產(chǎn)生交互，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用卷積核（Ｋｅｒｎｅｌ）實(shí)現(xiàn)輸入??對(duì)輸出的影響，如圖２－２、圖２－３所示［３３］。對(duì)兩張圖來(lái)說(shuō)，每張圖從上往下看，可??以看出每個(gè)輸出單元以及對(duì)其產(chǎn)生影響的輸入單元個(gè)數(shù)的不同。圖２－３說(shuō)明，在傳??統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每一個(gè)輸出單元受到所有輸入單元控制；而在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，??在圖２－２卷積核大小為３的情況下，每一個(gè)輸入單元僅會(huì)對(duì)三個(gè)輸出單元產(chǎn)生影響。??這一特性使得模型的存儲(chǔ)空間得到極大減少，同時(shí)也減少了計(jì)算量，提高統(tǒng)計(jì)效??率；??０?０?？?＃?Ｑ??０?０?０?０?０??圖２－２?ＣＮＮ的稀疏連接??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｔｈｅ?Ｓｐａｒｓｅ?Ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ?ｏｆ?ＣＮＮ??１４??

０?（Ｏｕｔｐｕｔ?Ｆｅａｔｕｒｅ?Ｍａｐ）：輸出單元。根據(jù)輸入／選擇與之相關(guān)的記憶單兀；??（Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）：表示單元。將輸出單元的輸出轉(zhuǎn)換為詞語(yǔ)輸出。??以問(wèn)答系統(tǒng)為例，一個(gè)記憶網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可以通過(guò)下圖２－５表示［Ｍ１：??Ｆｅａｔｕｒｅ??Ｉｎｐｕｔ?Ｖｅｃｔｏｒ??Ｔｅｓｔ?—?＞?ｊ?＞?Ｇ??個(gè)??；４??Ｍ—ｙ?Ｓｌｏｔｓ???ｙ?Ｆｅａｔｕｒｅ????Ｑｕｅｓｔｉｏｉｉ?（?￣?Ｖｅｃｔｏｒ?：?｜??Ｔｅｘｔ?．…——＞?〇?—Ｒ?Ａｎｓｗｅｒ??ｊ?Ｔｅｘｔ??圖２－５記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??Ｆｉｇｕｒｅ?２－５?Ｔｈｅ?Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｏｆ?Ｍｅｍｏｒｙ?Ｎｅｔｗｏｒｋｓ??如果所有的構(gòu)件都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的話，此時(shí)的記憶網(wǎng)絡(luò)稱為記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??（ＭｅｍｏｒｙＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ），簡(jiǎn)稱ＭｅｍＮＮ。假設(shè)輸入為一段對(duì)話，ＭｅｍＮＮ的計(jì)??算過(guò)程如下：??（１）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]海量信息下的文本分類研究與優(yōu)化[J]. 劉威,邵劍飛,張磊磊.  新技術(shù)新工藝. 2017(02)
[4]不同情境下中文文本分類模型的表現(xiàn)及選擇[J]. 蘭秋軍,李衛(wèi)康,劉文星.  湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(04)

碩士論文
[1]一種網(wǎng)絡(luò)聊天機(jī)器人的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 董永漢.浙江大學(xué) 2017
[2]基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的文本分類[D]. 龔千健.華中科技大學(xué) 2016
[3]基于ALICE的研究生招生咨詢智能聊天機(jī)器人研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 馮德虎.西南交通大學(xué) 2013
[4]中文文本分類關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 何鐘莉.西安電子科技大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3616144