基于深度学习的情感对话模型应用研究

发布时间：2022-01-01 08:49

　　对话模型可以描述为针对某一提问使用自然语言生成回复的模型,其目的是为达到模拟人类对话的效果。人类具有丰富的情感,对话是最常见、最容易的表达情感的方式之一,但是在现有深度学习框架下,对话模型的研究很少考虑到对话间的情感因素,因此如何使对话模型生成带有情感的回复逐渐成为对话模型的研究热点之一。目前对话模型主要使用序列到序列模型（Sequence to Sequence,Seq2Seq）,该模型在情感对话上存在以下缺点:（1）模型缺少情感的编码与解码,即模型不考虑问题与回答间的情感关系。（2）回答语境无关,模型仅考虑当前问题与回答的关系,而忽视上几轮对话对本轮对话的影响。（3）容易产生通用回答,语料库中存在大量多对一的回答使得模型回答比较单一。因此,为达到情感对话的目的,针对以上三个问题,课题主要工作如下:首先,课题提出一种基于Seq2Seq的多轮情感对话模型,从模型的输入、编码器结构、解码器结构、搜索算法四个方面进行改进,使得模型生成带有情感的、多样性、语境相关的回复。在模型输入方面,在基于词向量的上增加情感信息和位置信息。在编码器方面,课题先对当前输入与句子情感进行编码,生成语义向量,同... 

【文章来源】：内蒙古工业大学内蒙古自治区

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

情感概率图

情感对话系统交互界面面主要实现用户与对话模型的交互，将模型放在实际的应用中，验有效性。用户交互界面最主要的功能是发送用户当前输入、记录用输入、显示多轮情感对话模型返回的输出语句。为改善用户体验，式对话，为用户和机器人设计头像。同时，聊天栏的左边有模型的多轮情感对话模型或其他聊天机器人。为让用户更好的参与到多轮，左边可以设置多轮情感对话模型的相关参数并重新开始训练。天框采用 drawPixmap 和 drawText 来动态绘制，根据用户当前输入，计算对话的行数，超过一行按照每行最大字数与行数绘制，不足度计算。窗口风格使用 setStyle 函数和 QT 自带的 QStyle。绘制的，如图 5-4 所示：

第五章 多轮情感对话系统侧是模型相关选项，第一栏是模型预测栏，主要用于切切换多轮情感对话模型和 Seq2Seq 模型，其切换界面时模型时聊天栏都会刷新界面并重新开始聊天。

【参考文献】：
期刊论文
[1]对话系统评价方法综述[J]. 张伟男,张杨子,刘挺.  中国科学:信息科学. 2017(08)

硕士论文
[1]基于深度学习的情感智能回复生成的设计与研究[D]. 王一径.哈尔滨工业大学 2018
[2]人机对话中的情感文本生成方法研究[D]. 范创.哈尔滨工业大学 2018



本文编号：3562031