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多轮对话系统中语句生成方法研究

发布时间:2021-12-17 05:26
  随着人工智能的快速发展,对话系统开始走入人们的视野。对话系统是一种能以自然语言的形式与人进行沟通交流的系统,它们可以为用户提供信息,甚至可以为用户提供帮助,如由微软推出的小冰和由苹果公司推出的Siri等。多轮对话系统则是可以根据之前的对话内容进行连续响应的系统,它正在影响人们的生活,通过多次沟通的方式为用户提供更便捷的服务和有价值的信息。近年来,对话系统开始由以前的检索式对话系统向基于神经网络模型的生成式对话系统发展。尽管多轮对话系统性能不断提高,但还存在许多亟待解决的问题,比如现有的对话系统会输出一些含有语法错误或者有歧义的句子;会生成一些敷衍式的没有太多信息量的无用语句等。针对多轮对话系统目前存在的问题,本文从语句困惑度评价、语句中词语话题相关性和语句生成等方面进行了深入研究。本文主要工作及创新点如下:(1)提出一种基于对句子语义语法信息分析的语句困惑度计算方法首先,该方法从目标语句中去掉所有修饰成分,获得句子主干;然后,通过对句子主干和原句进行句法依存分析,获得语义和语法方面信息,用于计算目标句子相对参照方案的困惑度;最后,对各个困惑度加权计算则求得目标语句整体的困惑度。该方法可... 

【文章来源】:山东师范大学山东省

【文章页数】:54 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

多轮对话系统中语句生成方法研究


小冰与用户之间的多轮对话实例多轮对话的研究意图更侧重于如何准确地把握用户的对话需求,维持对话的正常进行,同时避免系统输出有语法错误或者语义有歧义的句子,能联系上下文信息和用户的一些个

句法分析,句子


图 2-1 句子依存句法分析图图 2-1 展示了一句中文语句进行依存句法分析之后得到词语之间的依赖关系,每一线连接的两个词都能构成一个词语对。从图中,可以看出句子中的“坚持”是中心谓词前是句子主语部分,向后是句子宾语以及其他并列谓词。对依存分析结果的分析表明对句法的依存语法分析能把句子中关键的主谓关系、动宾关系和谓语的并列关系都表来,如与 Root 相连的动词是整个句子K 的核心以及弧线连接的各个词语对。2.2.2 语法困惑度计算如果一个句子的语法错误非常明显或非常多,那么这句话从语法角度评价就会有较困惑度,也就是即便语义组合和搭配都是正确的,混乱的语法或者一些语病就足以让法读懂这句话。中文语法的使用非常复杂,所以有相关研究利用抽取的语言语法规则建自动机[41],利用这种自动机来对中文语句进行分析,所以本文借鉴这种自动化处理想对句子进行语法分析,具体如算法 2-3 所示。法 2-3. 中文语句的语法分析

分布图,句子长度,分布图,困惑度


图 2-2 句子长度分布图每个机器翻译的句子的真实的困惑度,我们组织了 6 名研究生结果对所有机器翻译结果的合理性进行人工评价,评分采用的了检验 8 人评分的一致性,我们汇总评分数据后计算其 kappa据 kappa 系数分级,评分人员的评价结果具有较高一致性,可S 数据分析软件对实验数据进行回归分析,得出了 4 个困惑度.25,常数项的值小于 0.0001,所以可以用这 4 个分析得到的困终困惑度。中,首先用基于译文加权改进后的 BLEU 算法和 EPBSS 方法得出在翻译数据集上不同数据量情况下的准确率,准确率对比可以看出 EPBSS 方法准确率要高于基于译文加权改进后的 BL增加到 700 句之后,准确率数值波动开始减小。当测试句子数够判别正确的有 544 句。在实验过程中,EPBSS 直接以所有参

【参考文献】:
期刊论文
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硕士论文
[1]基于中草药语义网的自动问答系统的研究与实现[D]. 钱宏泽.浙江大学 2016



本文编号:3539480

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