联合分类与匹配的FAO问答模型的研究与实现

发布时间：2023-10-21 10:36

　　新世纪以来,信息技术尤其是人工智能的技术得到了飞快的发展,人们可以随时随地通过手机、平板电脑等智能设备获取信息服务。企业人工客服的数量已经不能满足越来越多人对获取信息的需求,智能客服系统的目标就是让用户能够通过自然语言的方式与计算机友好的交互来获取信息,以此减轻人工客服的压力。为了更精准地回答用户的问题,企业通常会整理经常问到的问题(Frequently Asked Questions,FAQ)数据集,FAQ数据一般包含标准问题以及标准问题所对应的答案。通过对用户的问题与标准问题计算相似度,返回给用户最相近的标准问题所对应的答案,用户咨询信息的需求得到满足。随着用户问题不断地积累,企业往往会把这些历史用户问题与标准问题的映射关系记录下来。对于有历史用户问题的FAQ数据集,当前的方法主要分为两类。第一类是把标准问题作为标签,通过利用历史用户问题进行句子表示,构建分类器选择标准问题所对应的答案。第二类是计算历史用户问题和标准问题之间的语义距离来获得最佳答案。这两类方法都得到了广泛的研究与应用,但同时也存在以下问题:一是针对FAQ问题长度一般较短、上下文信息缺失、语法结构缺失等问题,当前的方...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 FAQ问答研究现状
        1.2.1 文本分类方法
        1.2.2 文本匹配方法
        1.2.3 FAQ问答模型的分析
    1.3 主要研究内容
    1.4 章节安排
第二章 研究基础
    2.1 词向量技术
        2.1.1 中文分词
        2.1.2 词的表示
        2.1.3 词向量的生成
    2.2 度量学习
        2.2.1 传统方法
        2.2.2 神经网络度量方法
    2.3 注意力机制
        2.3.1 注意力的本质
        2.3.2 自注意力机制
    2.4 神经网络
        2.4.1 卷积神经网络
        2.4.2 循环神经网络
    2.5 本章小结
第三章 联合分类模型
    3.1 联合分类模型
    3.2 实验数据及设置
        3.2.1 实验数据
        3.2.2 实验设置及评测方法
    3.3 实验结果及分析
        3.3.1 KNN方法
        3.3.2 基于CNN的方法
        3.3.3 基于LSTM的方法
        3.3.4 联合分类方法
        3.3.5 总体性能
    3.4 本章小结
第四章 联合分类与匹配模型
    4.1 联合分类与匹配模型
        4.1.1 词表示部分
        4.1.2 交互层及度量计算部分
        4.1.3 预测部分
    4.2 实验数据及设置
        4.2.1 实验数据
        4.2.2 实验设置及评测方法
    4.3 实验结果及分析
    4.4 本章小结
第五章 FAQ问答系统
    5.1 需求分析
        5.1.1 系统业务需求分析
        5.1.2 系统功能需求分析
        5.1.3 系统非功能需求分析
    5.2 系统总体设计
        5.2.1 系统功能设计
        5.2.2 系统流程设计
        5.2.3 系统架构设计
    5.3 系统功能展示
        5.3.1 用户功能展示
        5.3.2 管理员功能展示
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 本文工作总结
    6.2 对未来的展望
参考文献
致谢
攻读学位期间取得的研究成果



本文编号：3855665