一种实用的用户界面设计方法

讨论了事件驱动图形有户界面的设计和生成问题,采用状态转移网为对话模型,给出了从对话模型产生可视程环境的用户界面,原型的方法。     

扩充的状态转移网对话模型及其实现

给出了基于对象类的扩充的状态转移网对话模型，阐述了该模型使用的两种抽象方法；归纳与聚合，并讨论了对话设计到程序设计语言的实现策略。     

面向任务口语对话系统中期待模型的实现算法

该文研究如何从口语对话系统特定场景的期待内容中,抽象出期待所需要的一般的数据结构和处理方法,提出了基于任务模型的期待模型的构建算法．将该期待模型与对话上历史相结合,可以为系统构造出随对话过程动态改变的语境,使系统具备初步地利用语境推导用户意向的推理功能,从而大大提高语义分析的鲁棒性及对话成功率．最后给出了该期待模型在实验系统中应用的有效性结果．     

事件驱动用户界面的规范设计方法

给出了一种从实际人机交互行为到用户界面规范的设计方法。方法建立在以ＡＩＰ单元为基本单元的面向对象用户界面结构模型和扩充的着色网对话模型的基础上，人机交互行为由动作次序表达式的集合定义。人机交互行为作为概念规范可转换成着色网对话模型。在事件驱动的并发、多线索应用环境的支持下，Ｐｅｔｒｉ网对并发性的描述能力及模型引入的语义活动异步执行机制，能自然而灵活地实现多线索对话及用户界面与应用过程间的并发执行。在这里，着色网起着人机交互规范模型和执行模型两种作用。这种可执行的规范模型平滑了从系统规范到实现的过渡过程。     

基于对话模型的聊天机器人结构研究

人机交互是人工智能一直关注的领域,聊天机器人作为人机交互的重要形式,广受工业界与学术界的关注。聊天机器人被应用于现实生活的各个应用场景,但在结构设计上仍存在缺乏数据保护、情感对话缺失等问题。针对以上问题,从聊天机器人的对话模型出发,概述了聊天机器人在基于规则、基于检索、基于生成和基于混合的对话模型下的结构特征,分析了各个模型结构的适用场景以及存在的缺陷。最后,对四种结构的聊天机器人进行了总结与对比,为其结构设计提供参考。     

用户界面管理系统的现状与挑战

介绍了用户界面管理系统的一般结构，讨论了ＵＩＭＳ的特性和设计中存在的问题，比较了几种对话模型描述对话的能力，最后评价了现有的面向对象应用程序框架的性能。     

基于TD3算法的对话策略研究

对话策略是任务型对话系统构建的核心组件,通常被定义为强化学习,通过代理和环境的交互,提升对话策略效率.针对当前任务型的对话系统缺少高质量的标注数据集及模型难于收敛等问题,提出了结合规划的双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)算法,用以优...     

面向电力服务情绪识别的图卷积网络方法研究

情绪识别对于提升电力交互式服务平台的工作效率与服务质量有重要意义。传统的情绪识别技术通常使用基于循环神经网络（recurrent neural network,RNN）或类似结构的模型刻画对话中的上下文关系,上下文之间的语义传递具有局限性。针对这一问题,提出了一种引入图卷积网络（graph convolutional network,GCN）的情绪识别模型,利用图结构对对话文本内容的上下文依赖性建模,以刻画对话中更为复杂的上下文结构。实验表明,该方法相比传统方法在情绪识别任务中具有更好的表现。     

基于深度学习的多轮对话意图识别技术在运营商的应用实践

本文介绍一种基于深度学习算法的运营商客服多轮对话意图识别技术，采用Ro BERTa模型作为方法的预训练模型，然后以Text CNN作为分类模型进行意图识别任务，创新实现模型组合和应用流程，独创性地对角色特征、文本拼音特征、文本对话特征进行多维度建模，实践证明预测准确率因此能够获得稳定提升。在实现客服实时辅助、智能质检等高端服务能力方面具有较好的技术参考价值，助力提升服务质量，增强客户满意度。     

基于对话内容的交互型文本会话主题挖掘

传统的主题挖掘模型一般仅从交互型文本中挖掘出文档主题,为了能够从中挖掘出会话主题并提高挖掘模型的普适性,提出了一种基于对话内容的交互型文本会话主题生成模型。首先通过分析交互型文本的特征,基于主题树的概念,定义了一个5层结构的对话生成树。以此为基础,再基于LDA构建会话主题生成模型(ST-LDA)。最后采用吉布斯抽样法对ST-LDA进行推导,得到会话主题及其分布概率。使用实际数据进行验证,结果表明,ST-LDA模型可以从交互型文本中有效地挖掘出会话主题。此外,成果可以降低分类算法的复杂度,回溯主题—参与者关联关系,具有较好的普适性。     

基于Wav2vec2.0与语境情感信息补偿的对话语音情感识别

情感在人际交互中扮演着重要的角色。在日常对话中,一些语句往往存在情感色彩较弱、情感类别复杂、模糊性高等现象,使对话语音情感识别成为一项具有挑战性的任务。针对该问题,现有很多工作通过对全局对话进行情感信息检索,将全局情感信息用于预测。然而,当对话中前后的话语情感变化较大时,不加选择的引入前文情感信息容易给当前预测带来干扰。本文提出了基于Wav2vec2.0与语境情感信息补偿的方法,旨在从前文中选择与当前话语最相关的情感信息作为补偿。首先通过语境信息补偿模块从历史对话中选择可能对当前话语情感影响最大的话语的韵律信息,利用长短时记忆网络将韵律信息构建为语境情感信息补偿表征。然后,利用预训练模型Wav2vec2.0提取当前话语的嵌入表征,将嵌入表征与语境表征融合用于情感识别。本方法在IEMOCAP数据集上的识别性能为69.0%（WA）,显著超过了基线模型。      

基于主从博弈的多方人机交互对话心理模型

针对现有的多方人机交互存在分寸感把握较差、机器人回复自主性不强的问题,该文依据心理语言学关于对话心理理论,提出一种基于主从博弈的多方人机交互对话心理模型。该模型模拟了人与人交流时交互多方的心理过程,考虑到多方交互中主导者与从属者的交流特征,采取单主多从的博弈模型加以形式化表示,并使机器人扮演从属者角色,对多方主从博弈过程中从属关系带来的收益进行考量,将这一考量结果作为机器人回复的重要决策依据。实验结果表明,扮演从属者角色的机器人在与多方进行交互时,能准确把握对话分寸,在合适的时机下进行回复,进一步提升机器人回复的合理性与自主性。     

小灵通无线话务模型浅析及无线网络容量评估

本文主要介绍了小灵通无线网络用户话务分布与无线网络实际承载容量的关系,从而引申出无线网络用户话务分布模型的概念,对模型的起源进行了说明,对模型的建立加以了论证,通过模型对无线网络容量进行了评估,对话务模型的不足进行了总结,并提出了改进和完善的希望和思路.     

基于多层次语义表示学习的电力服务诉求识别

对话中自动识别用户的具体诉求是电力智能服务平台中的一项关键技术。通过诉求识别，可以对海量对话材料进行及时高效的电子建档、信息挖掘，降低人力成本、提升服务质量。针对这一问题，提出一种结合词汇（token），文段（segment）与上下文（context）级别多层次语义信息表示的诉求识别方法，在每个层次上，引入ELMo预训练模型，通过设计不同的语义传递方式训练出表示不同层次语义信息的词向量。在真实的电力服务对话数据集上验证了该方法的有效性。     

用VC开发Windows Socket网络程序

Internet日益成为我们生活的一部分，无论程序员或编程爱好者，都会对网络编程有很大的兴趣，VC提供了非常方便的网络编程接口。该文通过一个例子介绍了如何用Windows Socket API来开发网络程序。一． Windows Socket API简介Socket是网络通信的基本构件，一个Socket对应于通信的一端，网络通信的Socket接口模型将通信主机或进程当作端点。每个网络对话包括两个端点：本地主机（或进程）和远地主机（或进程），Socket接口将网络对话的每个端点称为一个Socket。在网络应用中，多数网络应用程序是使用客户/服务器模型设计的。客户向服…     

语音接口

本文讨论了NEC公司新近开发的语音接口系统。首先,给出了个人计算机的语音接口软件,该软件以NEC公司最新的语音识别和语音分析技术为基础。为了使语音识别适应于灵活多变的词汇并且不依赖于发话人,我们开发了以半音节单元为基础的识别方法。为实现高质量的文本——语音的转换,我们开发出一种混合了波形连锁方法与新的韵律产生模型的新方法。此外,还提出了语音对话系统的研究原型,其目的是为了在多媒体环境下实现与信息服务系统的自然语音对话。     

基于信息熵的POMDP模型观测函数估计

部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)广泛应用于建模决策任务。模型中的观测矩阵主要用来建模环境的不确定性,通常很难从训练数据中直接获取,需要引入额外的信息进行估计。通过引入信息熵来修正模型中的观测矩阵,修正后的观测矩阵更能反映环境的不确定性。模拟环境下的实验表明,引入信息熵进行修正估计的观测矩阵有效提高了POMDP模型的性能,而在基于POMDP模型的对话系统中,修正的估计提高了系统的决策准确度。     

口语对话系统的评测

近几年来,人机口语对话系统的研究取得了飞速的发展,实现人机交互,自然语言的交互平台逐渐成为了现实.现在阻碍人机口语对话系统研究和发展的一个关键问题是如何对现有的口语交互平台进行客观的比较和评价,目前为止尚缺少一个用于口语对话系统评价的基本框架.本文主要是针对国外的一些口语对话系统的评测方案以及国内的火车查询和订票的口语对话系统评测方案展开讨论,希望今后能够提出一套关于口语对话系统的具有共性的评测方案,来更好地促进人机口语对话系统的研究和应用.     

“对话”理论与大众传媒的受众“偏见”

德国阐释学理论家加达默尔认为，传媒艺术存在于读者与文本的“对话”之中，作品的意义是在读者与文本的“对话”中生成的。文本是一种吁请、呼唤，它渴望被理解；而读者则积极地应答，理解本文提出的问题，就构成了“对话”。随着不同读者参与对话，同一文本会生出无数不同的“第二本文”。基于此，从对话理论出发，探讨了传媒产生“偏见”信息的深层原因。     

基于Web的对话应用设计系统

信息技术领域的客服系统存在人力资源的运用效率低等问题,这给企业带来了大量的维护成本,对企业创新带来了一定的阻碍。因此本文提出一种新型的基于Web的对话应用设计系统,不仅提供了基于分支、循环、顺序等设计对话的基础流程控制单元,还包含大量垂直领域内的话题通用组件以辅助在短时间内设计出快速响应、容错率高的场景对话机器人,并提供了深度学习服务用于对话的匹配以及用于提高识别精度的再训练机制,使得对话系统能持续升级和提高对话的效率。本系统使用了先进的开源技术实现,能够快速生成脚本整合进其他现有应用,改善企业客服系统运作效率。