【摘 要】
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语言文本交互作为人机交互重要的组成部分,对实现人机有效交流具有关键意义,其中传统单轮对话模式下机器人一问一答式、前后无联系的生硬回复会导致对话体验降低。本课题着重于利用深度学习技术实现多轮对话基础模型构建研究,主要将其转化为多轮单语句生成、多轮多语句生成和意图识别语境构建模型相结合的模块化构建来提高对话流畅性;并结合分布式技术与仿人机器人平台SHFR-Ⅲ构建了一套多轮对话系统。本文主要研究内容与创
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语言文本交互作为人机交互重要的组成部分,对实现人机有效交流具有关键意义,其中传统单轮对话模式下机器人一问一答式、前后无联系的生硬回复会导致对话体验降低。本课题着重于利用深度学习技术实现多轮对话基础模型构建研究,主要将其转化为多轮单语句生成、多轮多语句生成和意图识别语境构建模型相结合的模块化构建来提高对话流畅性;并结合分布式技术与仿人机器人平台SHFR-Ⅲ构建了一套多轮对话系统。本文主要研究内容与创新点有:（1）研究了多轮多语句对话生成模型。针对多轮对话生成过程中的历史上下文编码困难问题,本文基于表示层和语义层两种融合方式分别提出了MPBG和3AMTG多轮多语句生成模型。实验结果表明,基于清华大学和腾讯公司开源的“中文多轮对话数据集”,本文提出的两种模型在准确率、BLEU、CHRF++等评估标准上都优于其它模型。为排除偶然性干扰,本文通过改进ELMO模型而提出3EATG模型并结合Transformer模型来进行对比实验。实验结果表明,本文提出的语义层融合模型3AMGT在三种评估指标上均优于其它模型。（2）为解决连续性对话过程中的多语句意图识别和语境构建问题,本文提出了Con BTM、Multi-ELAM两种模型,解决了递归神经网络等模型缺乏多序列信息融合能力的问题。通过实验对比,基于“中文多轮对话数据集”,本文提出的两种模型在准确率、召回率和Micro-F1分数等评估指标上表现优异,且Multi-ELAM模型取得了最优的识别效果,从而验证了模型的优越性。（3）构建了多轮对话人机交互系统。通过对多轮单语句生成模型Pro BG、多轮多语句生成模型3AMTG以及连续性对话意图识别和语境构建模型Multi-ELAM的多模型集成,并结合仿人机器人平台SHFR-Ⅲ构建多轮对话人机交互系统。在对话系统中,通过语言生成模型来生成对话语句,通过意图识别语境构建模型来完成对话上下文衔接和模型调度,以达到持续对话的目的。并通过人机对话实验验证了多轮对话模型整体语言效果及对话过程的流畅性。
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