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基于主题信息的聊天机器人上下文理解模型的研究

韩凯莉  
【摘要】:随着信息的爆炸式增长,人们想要快速获取正确信息的愿望越来越强烈,为了满足人们更快捷获取信息和更人性化与机器交流的需求,问答系统进入人们的视野,作为问答系统的一个分支,聊天机器人也迅速发展起来。经过对聊天机器人以及聊天机器人对话中上下文理解的现状分析,发现仅有较少的机器人对特定句式结构有上下文理解功能,多数机器人并不具有此功能。经过分析,认为存在这种情况的原因是聊天机器人没有记忆,不能想起之前聊天的内容和主题,也不能判断出主题是否切换。通过对从对话中提取主题的研究,发现现有的主题表达模型不能很好的适用于实时聊天对话中,均为基于已存在的聊天语料进行的。为了解决这个问题,本文对聊天对话进行分析,在此基础上提出一种分层加标签的数据模型,用来存储当前聊天的主题信息,在此基础上,本文给出聊天机器人中完成上下文理解过程的方法流程,并定义了数据模型的计算规则,主要包括乘法规则(两个模型相似度计算)和加法规则(更新数据模型)。为了使聊天过程更加真实,本文尝试了两层上下文信息缓存的方法,用以解决主题交叉的问题。我们提出的上下文理解模型使得聊天更加逼真,回答更为准确。为了验证上下文理解模型,本文在网络开放聊天机器人图灵机器人的基础上,完成了“具有上下文理解功能的”聊天机器人系统。对于用户输入,系统将不同聊天机器人的答案进行对比,更直观的呈现给用户。最后,本文对上下文理解聊天机器人进行了实验,从实验结果来分析,会上下文理解的聊天机器人比聊天机器人回答问题准确率更高一点,其中对于关键词省略和包含代词这两种句式效果较为明显。所以本文给出的方法使聊天机器人在一定程度上具有了上下文理解能力,提升用户体验。


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