【摘 要】
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对话系统作为人工智能领域的重要研究内容,它是人与机器的一种新型交互方式,一直是学术界和工业界的研究热点。近年来,得益于深度学习技术在自然语言处理领域的突破性进展,人机对话技术取得了长足性发展,各种智能音箱、语音助手应运而生。同时,随着追求时尚与个性化的90后成为了各大智能音箱、语音助手的消费主力,多媒体垂直领域(音乐、电影/电视剧)成为了用户使用的高频技能。因此,打造深度特色影音场景将会为对话系统
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对话系统作为人工智能领域的重要研究内容,它是人与机器的一种新型交互方式,一直是学术界和工业界的研究热点。近年来,得益于深度学习技术在自然语言处理领域的突破性进展,人机对话技术取得了长足性发展,各种智能音箱、语音助手应运而生。同时,随着追求时尚与个性化的90后成为了各大智能音箱、语音助手的消费主力,多媒体垂直领域(音乐、电影/电视剧)成为了用户使用的高频技能。因此,打造深度特色影音场景将会为对话系统带来广阔的市场。针对上述动机,本文研究并设计了面向媒体垂域的智能对话系统,包括媒体垂域任务型对话系统和知识问答系统两方面。其中,媒体任务型对话系统旨在通过理解用户意图从而为其提供多媒体影音服务,例如用户问题“播放周杰伦的七里香”,系统应能准确识别其意图并播放相应资源。而知识问答作为媒体对话系统的扩展,着力于回答有关影视、明星相关的常识性问题,如回答“无间道的导演是谁”、“黄晓明有多高”等问题。同时为了打造特色垂域问答,本系统也支持部分个性化闲聊问答,如“古天乐帅不帅”、“李现做我男朋友好不好”等问题。本文主要研究内容如下:(1)媒体垂域任务型对话系统中自然语言理解模块的研究。媒体垂域语义理解最大的挑战是在实体强相关的环境下实现高精准理解。因此本文设计了实体识别、实体链接、融合知识标签的意图识别等模块来提高媒体垂域语义理解的精度。(2)媒体垂域知识问答研究。为了打造智能对话系统,本文还设计了基于知识图谱的媒体垂域问答功能。通过构建媒体垂域知识图谱并设计了实体检索、问题模板匹配、Neo4j图数据库查询等模块实现了面向媒体垂域的知识问答。总体来说,本文设计了一个面向媒体垂域的智能对话系统。首先通过数据集自动构造,低资源启动了对话系统。其次该系统能够充分利用媒体相关的知识标签,引入了媒体垂域强先验知识从而提高了语义理解的准确率。同时该系统也支持媒体相关知识问答和个性化问答,进一步提升了对话系统的完备性。实验表明,本文提出的相关算法具有较好的性能,该系统亦可有效的回答媒体垂域类问题。
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