任务型对话系统中的自然语言理解技术研究

发布时间：2025-01-09 03:43

　　人机对话技术是自然语言处理领域的研究热点。用户意图分类与语义槽填充作为对话理解的核心任务,吸引了学术界和工业界的广泛关注。随着神经网络和深度学习技术的发展,尽管在用户意图分类与语义槽填充方面的研究进步显著,但依然存在许多挑战:(1)已有的研究通常使用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)对用户问题进行语义编码,而循环神经网络的梯度问题制约了模型的性能;(2)利用从左到右或从右到左的单一上下文信息不能充分反映句子表达的语义语境信息;(3)大多数方法将用户意图分类与语义槽填充视为独立任务单独处理,忽视了不同任务之间的联系和影响。本文聚焦于从语义融合、多任务学习和迁移学习等方面对用户意图分类与语义槽填充技术展开研究。本文的主要贡献总结如下:(1)针对已有方法对用户输入的意图识别性能不高、没有充分发挥句子中领域核心词对语义表示的贡献等问题,提出了一种基于独立循环神经网络(Independently Recurrent Neural Network,IndRNN)和词级别注意力机制(Word-level Attention Mechanism)的用户意图分类方法,...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1任务型对话系统框架图

西北师范大学硕士学位论文2图1-1任务型对话系统框架图图1-1展示了任务型人机对话系统的框架结构，主要由五部分组成。（1）自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）：旨在通过语音识别技术将语音输入转换为文本；（2）自然语言理解（NaturalLa....

图1-2论文组织结构

第1章绪论5含起飞时间、航班类型等时，那么领域识别任务将倾向于将句子划分到机票服务类场景领域。针对任务型对话中意图分类和语义槽填充两个任务的联合建模研究已有不少，Xu和Sarikaya等人[34]提出使用基于卷积神经网络的网格条件随机场方法进行用户意图分类和语义填充的联合优化。G....

图2-1自然语言处理中的卷积神经网络模型

第2章基础知识7第2章基础知识本章介绍了本文在任务型对话系统自然语言理解研究过程中使用的一些理论与技术，包括卷积神经网络、循环神经网络、Transformer、BERT和条件随机场等。2.1卷积神经网络2.1.1卷积操作近年来，深度学习在计算机视觉和语音识别方面取得了显著成果[3....

图2-2LSTM单元结构

第2章基础知识92.2循环神经网络2.2.1长短期记忆网络循环神经网络由于具有长时记忆特性和序列处理特性，被广泛应用于自然语言处理领域。RNN模型当前时刻的状态依赖于当前时刻的输入状态和上一时刻的输出状态，因此网络记忆能力较强。虽然如此，由于激活函数和序列长度的增加使得RNN在反....

本文编号：4025097