生成式和检索式对话机器人的算法设计与实现综述

依据对话机器人回复方式的不同,可以将对话机器人分为基于生成式的对话机器人和基于检索式的对话机器人.本文主要针对上下文信息的使用,将这两类机器人继续分类为单轮检索、多轮检索、单轮生成和多轮生成对话机器人,对各对话机器人的构建进行了总结和阐述,列举了应用场景和算法实现挑战,并通过两个工业对话机器人构建中基于生成式和基于检索...     

基于DQN的开放域多轮对话策略学习

有效地进行多轮对话是开放域人机对话系统的主要目标之一。目前的神经网络对话生成模型在开放域多轮对话过程中存在着容易产生万能回复、很快陷入死循环的问题;而已有的多轮对话研究工作存在着没有考虑未来对话走向的问题。借鉴强化学习方法考虑全局的视角,该文利用深度强化学习算法DQN(deep Q-network),提出了使用深度价值网络对每一轮的候选句子进行评估,并选择未来收益最大的而非生成概率最大的句子作为回复的多轮对话策略学习方法。实验结果表明,该文提出的方法将多轮对话的平均对话轮数提高了两轮,同时在主观对比评价指标上获胜比例高出了45%。     

考虑多粒度反馈的多轮对话强化学习推荐算法

多轮对话推荐系统（CRS）以交互的方式获取用户的实时信息,相较于基于协同过滤等的传统推荐方法能够取得更好的推荐效果。然而现有的CRS存在用户偏好捕获不够准确、对话轮数要求过多以及推荐时机不恰当等问题。针对这些问题,提出一种基于深度强化学习且考虑用户多粒度反馈信息的对话推荐算法。不同于现有的CRS,所提算法在每轮对话中同时考虑用户对商品本身以及更细粒度的商品属性的反馈,然后根据收集的多粒度反馈对用户、商品和商品属性特征进行在线更新,并借助深度Q学习网络（DQN）算法分析每轮对话后的环境状态,从而帮助系统作出较为恰当合理的决策动作,使它能够在比较少的对话轮次的情况下分析用户购买商品的原因,更全面地挖掘用户的实时偏好。与对话路径推理（SCPR）算法相比,在Last. fm真实数据集上,算法的15轮推荐成功率提升了46.5%,15轮推荐轮次上缩短了0.314轮;在Yelp真实数据集上,算法保持了相同水平的推荐成功率,但在15轮推荐轮次上缩短了0.51轮。     

主动联想型对话机器人的设计与实现

人机对话系统通常仅是用户命令的执行者,很少能主动发起对话,或依据对话以外的内容展开个性化的人机交互.本文提出了联想型对话机器人的概念和对应设计方案,即通过融合用户提问和用户个人特征的方式产生对话内容,这样的对话系统不仅可以主动发出对话邀请,也可以个性化地回答用户问题,提升人机对话的满意度.文章首先介绍了联想型对话机器人...     

基于知识图谱的多轮对话技术研究综述

随着自然语言技术的不断进步与发展,人机交互取得了跨越式的进步。然而,目前人机交互系统往往都是用户与机器双方在特定的应用场景下设计完成的,在开放域下进行难度较大的多轮对话效果差强人意。而知识图谱作为实现对话系统的重要工具之一,其被证明在多轮对话任务中是有效的。该文从基于知识图谱的多轮对话技术总结了多轮对话中使用的相关技术,其中基于知识图谱的多轮对话模型包括TransE、TransH、TransR和TransD等,以及涉及到基于知识图谱的多轮对话相关数据集及评价标准。最后提出了基于知识图谱的多轮对话技术当前面临的挑战并进行了总结。     

基于红外传感器的两轮桌面机器人设计实现

为了验证红外传感器作为姿态检测的可行性,又能满足经济性要求,设计了一种基于红外传感器的两轮桌面式小型机器人WillBot-Ⅱ,此机器人通过红外传感器检测与地面之间的距离来达到姿态检测的目的,此种方法大大节约了传感器的成本,同时克服了零点漂移现象,能够有效准确地对姿态进行检测.首先介绍了机器人的系统构成,包括机械结构部分...     

面向聊天机器人的多注意力记忆网络

如何对多轮的对话历史进行建模和推理是构建一个智能聊天机器人的主要挑战之一.基于循环或门控的记忆网络已经被证明是进行对话建模的有效方式.然而,这种方式有两个缺点,一是使用复杂的循环结构,导致计算效率较低;二是使用代价较大的强监督信息或先验信息,不利于扩展和迁移应用到新的领域.针对上述问题,本文提出了一种端到端的多注意力记忆网络.首先,该网络采取结合词向量和位置编码的方式对文本输入进行表示;其次,使用并行的多层注意力在不同子空间捕获对话交互中的关键信息来更好地建模对话历史;最后,通过捷径连接的方式叠加多注意力层管理信息流,实现对建模结果的多次推理.在bAbI-dialog数据集上的实验表明,该网络可以有效地对多轮对话进行建模和推理,而且具有较好的时间性能.     

基于HRED模型的中文多轮对话任务方法研究

多轮对话任务是自然语言处理中最具有实用价值的技术之一,该任务要求系统在产生通顺回答语句的同时能够照顾到上下文信息。近年来,出现了一大批以HRED(hierarchical recurrent encoder-decoder)模型为基础的多轮对话模型,其运用多层级的循环神经网络来编码上下文信息,并在Movie-DiC等英文对话数据集上取得了不错的结果。在2018年京东举办的中文多轮对话大赛中,京东向参赛选手公布了一批高质量的真实客服对话语料。该文在此数据上进行实验,针对HRED模型的缺点以及在中文语料下的表现进行改进,提出基于注意力和跨步融合机制与HRED模型结合的方案,实验结果表明,该方案取得了较大的性能提升。     

多轮任务型对话系统研究进展

对话系统旨在实现机器与人类进行信息交流并向其提供个性化服务,具有一定的研究价值。为了及时跟进相关领域的研究,对其目前研究进展进行综述。首先针对对话系统的发展和分类情况进行介绍;其次综述了任务型对话系统的架构,重点梳理基于模块和基于端到端两种框架,并进一步总结归纳所使用模型的优缺点;接下来介绍任务型对话系统的评估方法以及应用领域,包括电商领域、教育领域和医学领域等方面;最后对多轮任务型对话系统面临的问题与挑战进行分析并作出总结。     

基于知识增强的开放域多轮对话模型

如何减轻安全回复和重复回复一直是开放域多轮对话模型的两大挑战性难题.然而,现有开放域对话模型往往忽略了对话目标的引导性作用,以及如何在对话历史和对话目标中引入和选择更精确的知识信息.鉴于此,提出基于知识增强的多轮对话模型.所提模型首先将对话历史中实词进行义原及领域词替换,达到消除歧义和丰富对话文本表示的效果.然后将经过知识增强后的对话历史、扩充的三元组世界知识、知识管理和知识拷贝加以集成,以融合知识、词汇、对话历史和对话目标多种信息,生成多样性回复.通过两个国际基准开放域汉语对话语料库上的实验结果及可视化验证所提模型同时在自动评测和人工评测上的有效性.     

校园服务智能应答机器人的研究与实现

随着智能终端和移动互联的流行与发展,移动应用深入人心.本文基于百度UNIT交互平台,创建了具有本校特点的专用知识库,并通过资源API获取如成绩、课表、消费、打卡和站群内容等动态信息,同时借助微信消息平台实现了信息的搜索与推送,最终构建了校园服务智能应答机器人.智能应答机器人为学校的师生员工提供各类校内咨询的智能应答,成...     

情感型对话机器人技术的研究综述

对话机器人技术一直是人机交互领域的研究热点,基于文本或者语音的对话机器人已经广泛应用于生活当中.然而,构建能够与人类进行自然的、流畅的对话的机器人仍然充满挑战.情感作为拟人性的重要方面能够提高人机交互的自然性和流畅性.因此,为了推进对话机器人技术的发展,本文对情感型对话机器人的相关概念、发展历史、情感生成方式、设计思路...     

基于单向Transformer和孪生网络的多轮任务型对话技术

循环神经网络和Transformer在多轮对话系统的建模上依赖大量的样本数据且回复准确率过低.为此,提出一种针对任务型对话系统的建模方法.引入预训练模型对句子语意和对话过程进行深度编码,对Transformer模型进行精简,仅保留编码器部分的单向Transformer,将应答部分抽象成不同的指令,采用孪生网络对指令进行...     

任务型对话机器人的设计及其应用

基于Agent代理技术的对话机器人技术已经广泛地应用于电子商务、在线教育和医疗服务等领域.不同领域对话机器人的功能既具有相似性,又具有差异性.本文首先介绍了对话机器人和机器人的区别与联系,重点分析了功能性任务型对话机器人的发展、应用和实现方式,探讨了对话机器人功能实现的理论基础和关键技术.在此基础上系统地探讨了教育领域...