基于深度学习的任务型对话系统的设计与实现

发布时间：2024-03-30 10:49

　　随着人工智能的兴起,各类智能助手和智能客服系统迅猛发展,作为上述服务核心的对话系统已成为自然语言处理领域的研究热点。对话系统根据具体应用可分为非任务型对话系统和任务型对话系统。其中,非任务型对话系统致力于在开放域与用户交流,在交互中提供合理的反应和娱乐。任务型对话系统旨在帮助用户完成某项任务,具有广阔的应用前景。本文主要关注于任务型对话系统的设计与实现。传统的基于规则的任务型对话系统中,针对单一领域设计的规则难以适应其他领域,限制了系统扩展到其他领域的能力。而基于统计学方法的任务型对话系统一般需要设计手工特征,时间成本较高。为解决上述问题,本文基于深度学习框架实现任务型对话系统。该系统包括Web服务器、文本预处理、自然语言理解、对话状态追踪、对话策略选择、自然语言生成和背景知识管理等模块。特别地,本文针对自然语言理解模块提出基于层级注意力机制的自然语言理解模型。该深度学习模型利用基于层级注意力机制构建的层间语义传递结构将低层级的语义传递到更高层级,层层递进地挖掘文本的语义特征。此外,本文针对对话状态追踪模块提出基于信息熵的对话状态总结模型。该模型基于信息熵对系统对话状态中的概率分布进行...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－２循环神经网络结构??图２－２所示的是一个单层单向的Ｖａｎｉｌｌａ?ＲＮＮ，左侧是ＲＮＮ的实际网络流，??

并根据后续的输入不断更新隐状态。Ｖａｎｉｌｌａ?ＲＮＮ基本结构是将网络的输出作为??隐状态，这个隐状态和下一时间步（ｔｉｍｅｓｔｅｐ）的输入一起输入到神经网络中，??构成循环结构。网络的具体结构如图２－２所示：??ｈ，?＾２?Ｋ??＾?＼?＼?］??丫?Ｔ?Ｔ?＂??图２－２循环....

图２－３ＬＳＴＭ网络结构【４５］??

从序列中提取更有效的输入。遗忘门控制记忆对于输出的影响，从而控制历史输??入对于输出的影响。输出门则控制更新后的记忆对于输出的影响。具体的网络结??构如图２－３所示：??？?？?？??ｒ?（?ｈ?ｒ?ｉ??ａ?ｕＭＭＡ?．??ｖ?????－Ｊ?ｖ?????ｒ?ｒ?Ｔ??＠?＠?（....

图２－４ＧＲＵ网络结构【４６！??ＧＲＵ的解析式如下：??ｚ，?＝?ｃｒ（ｆｆｒ．ｘ，＋＂ｚ＂７，?一丨）

?＝ｚ，＊Ｖ，＋（ｌ－ｚ，）＊／ｉ；?（２－１９）??通过对比图２－３和图２－４可知，ＧＲＵ和ＬＳＴＭ的网络结构相似，但是也存??在明显的差异。ＬＳＴＭ和ＧＲＵ的主要区别在于：??（１）?ＧＲＵ通过重置门（Ｒｅｓｅｔ?Ｇａｔｅ）控制之前的隐状态的输入量；??（２）

图２－５卷枳神经网络结构??２．５

?卜??ｘｔ??图２－４ＧＲＵ网络结构【４６！??ＧＲＵ的解析式如下：??ｚ，?＝?ｃｒ（ｆｆｒ．ｘ，＋＂ｚ＂７，?一丨）?（２－１６）??ｒｔ?＝〇－（Ｗｒ＊ｘｌ?＋ｔ／ｒ?？／？，＿，）?（２－１７）??ｈｔ?＝?ｔａｎｈ（＾？ｘ，?＋?ｒｔ?）?（２－１８）??ｈ，?＝ｚ，....

本文编号：3942240