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基于小樣本機器學習的跨任務對話系統

劉繼明; 孟亞磊; 萬曉榆 網經科技(蘇州)有限公司; 江蘇蘇州215021; 重慶郵電大學經濟管理學院; 重慶400065
  • 人工智能
  • 自然語言處理
  • 對話系統
  • 對話策略優化

摘要:對話系統效果主要取決于自然語言理解與對話管理組件的表現。在構建特定領域的對話系統時,標注數據和語料不足、面臨多輪對話中不合作對話的干擾,而且很難將一個構建完的系統擴展到新的領域。在少量特定領域樣本的基礎上,將來自機器翻譯模型的雙向編碼表征預訓練模型應用到意圖識別模塊,在對話管理組件提出了基于神經圖靈機的循環嵌入對話策略,使系統具備了更強的特征抽取能力,并初步具備了跨任務對話能力。該對話策略通過神經圖靈機對歷史對話和系統行為給予了特別關注,在用戶和系統記憶中使用了不同的注意力機制,有效地學習了對話狀態與系統行為的向量嵌入。實驗結果表明,在樣本不足的垂直領域對話測試中更好地完成了意圖識別與槽位填充,基本避免不合作對話導致的對話狀態錯亂,同時能夠將學到的對話控制策略遷移到另一領域。

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重慶郵電大學學報·自然科學版

  • 預計1-3個月 預計審稿周期
  • 0.93 影響因子
  • 科學 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:重慶市教育委員會;主辦單位:重慶郵電大學

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