精彩导读

《软件工程》期刊始终以反映软件工程理论、方法和技术创新成果,传播软件知识,推广软件应用为己任,期望可以为促进中国软件工程学科和软件产业发展略尽绵薄之力。本期重点推荐论文人机对话系统通常只是执行用户的命令,很少可以主动发起对话,或依据对话以外的内容进行个性化的人机交互。本期发表的论文《主动联想型对话机器人的设计与实现》提出了联想型对话机器人的概念和对应的设计方案,以及设计所需要的关键技术和方法。     

基于深度学习的个性化对话内容生成方法

人机对话系统是人机交互领域一个非常重要的研究方向,开放域聊天机器人的研 究受到了广泛关注。现有的聊天机器人主要存在 3 个方面的问题：①无法有效捕捉上下文情境 信息,导致前后对话内容缺乏逻辑关联。②大部分不具备个性化特征,导致聊天过程千篇一律, 且前后对话内容可发生矛盾。③倾向于生成“我不知道”、“对不起”等无意义的通用回复内容, 极大降低用户的聊天兴趣。本研究中利用基于 Transformer 模型的编解码(Encoder-Decoder)结构 分别构建了通用对话模型和个性化对话模型,通过编码历史对话内容和个性化特征信息,模型 可以有效捕捉上下文情境信息以及个性化信息,实现多轮对话过程,且对话内容符合个性化特 征。实验结果表明,基于 Transformer 的对话模型在困惑度(perplexity)和 F1 分数评价指标上相 比于基线模型得到了一定的提升,人工评价显示模型可以正常进行多轮交互对话过程,生成内 容多样性高,且符合给定的个性化特征。     

面向任务的基于深度学习的多轮对话系统与技术

自然语言是人类智慧的结晶,以自然语言的形式与计算机进行交互是人们长久以来的期待。随着自然语言处理技术的发展与深度学习方法的兴起,人机对话系统成为了新的研究热点。人机对话系统按照功能可以分为任务导向型对话系统、闲聊型对话系统、问答型对话系统。任务导向型对话系统是一种典型的人机对话系统,旨在帮助用户完成某些特定的任务,有着十分重要的学术意义和应用价值。文中系统地阐述了一种在实际工程应用中的任务导向型对话系统的通用框架,主要包括自然语言理解、对话管理以及自然语言生成3个部分;介绍了上述各部分所采用的经典深度学习和机器学习方法。最后,对自然语言理解任务进行了实证性的实验验证与分析,结果表明文中内容可以为任务导向型对话系统的构建提供有效指导。     

以用户为中心的信息推送系统的设计研究

本系统提出了针对新闻和新邮件的主动信息推送系统的设计目标、系统结构、系统实现细节等,采用MAS获取用户兴趣和获取用户所需的信息,通过人机对话完善兴趣档案,更准确地获取信息及其排序,实现真正意义上的个性化主动信息服务.     

面向任务型的对话系统研究进展

基于人工智能技术的人机对话系统在人机交互、智能助手、智能客服、问答咨询等多个领域应用日益广泛,这极大地促进了自然语言理解及生成、对话状态追踪和端到端的深度学习模型构建等相关理论与技术的发展,并成为目前工业界与学术界共同关注的研究热点之一。该文聚焦特定场景下的任务型对话系统,在对其基本概念进行形式化定义的基础上,围绕着以最少的对话轮次来获得最佳用户需求相匹配的对话内容为目标,针对目前存在的复杂业务场景下基于自然语言的用户意图的准确理解和识别、针对训练数据的标注依赖及模型结果的可解释性不足,以及多模态条件下对话内容的个性化生成这三个重大的技术问题和挑战,对当前的技术与研究进展进行系统地对比分析和综述,为进一步的研究工作奠定基础。同时,对新一代的面向任务型的人机对话系统未来的关键研究方向与任务进行总结。     

面向自然交互的多通道人机对话系统中答句自动生成方法

多通道自然人机对话系统要求计算机能够对用户的语句产生智能应答,传统的人机对话系统由于知识库的限制以及用户话语的随意性,当对话内容超出知识库范围时,系统将无法应答或产生与用户期望不符的回答,这在一定程度上影响了人机对话系统用户的体验感.为了解决该问题,提出了一种融合多模态历史交互信息和面向数据的句法分析(data-oriented parsing,简称DOP)模型的最优答句生成方法:首先从大规模句法树库中提取上下文无关文法的语法规则,然后结合对话过程中用户呈现的表情、姿态等多模态历史交互信息,融合DOP模型对上下文无关文法生成的汉语句子进行过滤,最终生成一个符合语法规则且符合语义的答句返回给用户,让计算机在无法获得知识库支撑时,根据交互历史信息生成应对当前对话的语句,有效地提升了多通道自然人机交互系统用户的体验感.该方法应用于交通信息查询以及咖啡厅的多主题多模态人机自由对话系统.用户的体验表明,该方法能够有效提高用户交互的自然度和体验感.     

面向虚实融合的人机交互

面向虚实融合的人机交互涉及计算机科学、认知心理学、人机工程学、多媒体技术和虚拟现实等领域，旨在提高人机交互的效率，同时响应人类认知与情感的需求，在办公教育、机器人和虚拟/增强现实设备中都有广泛应用。本文从人机交互涉及感知计算、人与机器人交互及协同、个性化人机对话和数据可视化等4个维度系统阐述面向虚实融合人机交互的发展现状。对国内外研究现状进行对比，展望未来的发展趋势。本文认为兼具可迁移与个性化的感知计算、具备用户行为深度理解的人机协同、用户自适应的对话系统等是本领域的重要研究方向。     

基于神经网络模型的个性化服务研究

由于Web上信息的异构性、多样性和动态性,互联网也带来了所谓的"信息过载"和"信息迷向"的问题,个性化服务系统按照特定的用户群体和个人的需求定制服务的内容和表现,可以预测用户的需求,提供主动服务,其基本原理就是根据对各个用户不同的兴趣描述,通过相应的推荐算法为用户提供符合其兴趣的信息.待用户兴趣特征确定后,就可以建立用于个性化网页推荐的用户神经网络模型,向用户推荐个性化网页.     

面向情绪感知的多功能对话系统的设计与实现

现如今,自然语言处理技术不仅可以实现人机对话,还能从对话中提取出用户所表达的情感。本文中所介绍的对话系统将以上两项技术结合起来,使用Web开发相关技术构建了一个功能较为完备的多功能对话系统,不仅具有查询天气、新闻、一对一闲聊等基础功能,还可以将用户的实时情绪统计展示出来,进而分析用户情绪变化趋势生成图表。本文对此系统整体设计和实现过程中用到的HTML、Django和数据库等相关技术进行了详细说明。     

面向自然交互的多通道人机对话系统

人们在对话过程中,除了使用口语交互外,还会很自然地利用表情、姿态等多模态信息辅助交流。重点分析并阐述了如何将这些多模态交互方式有效地融合到人机对话模型中,并实现一个面向自然交互的多模态人机对话系统。首先根据不同通道(如情感、头姿)对语音交互的影响,将它们主要分为信息互补、信息融合和信息独立3种模式,并针对3种模式分别采用不同的方式实现输入信息的多模态融合。信息融合后的对话管理,采用有限自动机、填槽法和混合主导方式的对话管理策略。针对对话中的情感处理,提出一种情感状态预测网络来记录用户的情感变化,并根据话语的轮转的不同对话上下文对用户情绪变化进行及时反馈,该对话模型能比较灵活地处理用户在对话过程中呈现的多模态信息。信息输出方面,针对人机对话中较为常用的数字虚拟人的行为控制,提出了一种简化的多模态协同置标语言,实现了虚拟人的包括情感、姿态与语音的同步表达,提高了虚拟人的表现力。最后基于以上关键技术,实现了一个面向城市路况信息查询的多模态自然人机对话系统。多个用户的体验表明,相对于传统的语音人机对话模型,多通道自然人机对话系统能有效提高用户交互的自然度。     

教育领域多轮对话机器人的算法设计与实现

随着自然语言处理技术的发展,对话机器人以节省人工和易于嵌入等特点受到业界青睐.为了满足在线教育的需求,本文提出的教育领域多轮对话机器人具备和用户针对知识点进行深入对话的能力.本文介绍了此对话机器人的实现全流程:采取用户模拟器生成教育领域语料,使用意图识别和槽位填充实现自然语言理解,通过对话状态追踪和对话策略设计多轮对话...     

Usefulness,localizability, humanness,and language-benefit: additional evaluation criteria for natural language dialogue systems

Human–computer dialogue systems interact with human users using natural language. We used the ALICE/AIML chatbot architecture as a platform to develop a range of chatbots covering different languages, genres, text-types, and user-groups, to illustrate qualitative aspects of natural language dialogue system evaluation. We present some of the different evaluation techniques used in natural language dialogue systems, including black box and glass box, comparative, quantitative, and qualitative evaluation. Four aspects of NLP dialogue system evaluation are often overlooked: “usefulness” in terms of a user’s qualitative needs, “localizability” to new genres and languages, “humanness” or “naturalness” compared to human–human dialogues, and “language benefit” compared to alternative interfaces. We illustrated these aspects with respect to our work on machine-learnt chatbot dialogue systems; we believe these aspects are worthwhile in impressing potential new users and customers.     

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...     

一种对话机器人开发技术综述与系统架构实现

对话机器人是使用自然语言处理与生成技术,模拟人类对话逻辑并与人进行交流的计算机程序.作为新一代人工智能产品的人机交互主要入口,逻辑实现方式与交互是对话机器人设计的关键.本文结合对话机器人的技术特点,在实现过程中采用基于Python语言的Django微服务Web应用开发框架,将对话算法模型与逻辑处理过程进行微服务化API...     

Communicability of traditional interfaces VS chatbots in healthcare and smart home domains

ABSTRACT

This paper presents a study about communicability of conversational interfaces (namely chatbots) under a semiotic perspective. A chatbot is a software system that allows you to simulate real conversations between devices and users by means of a conversational interface (CI). After introducing the chatbot concept, focusing on its advantages and issues, we will present two domains of use in which chatbot interfaces can be effective: healthcare and smart home. For carrying out simple tasks such as finding information or triggering operations, users need an easy-to-use and to an easy-to-learn system to communicate with. To face this, conversational interfaces represent the latest trend in the field of digital design. For studying the communicability aspects of a CI, we carried out a user test to compare traditional and chatbot interfaces. This paper aims at evaluating the benefits at the communicability level of a chatbot in comparison to traditional GUI for incrementing the effectiveness and efficacy of communication between users and the system specifically for users with poor attitude in using technologies. In details, we evaluated the communicability of two prototypes that can be used to solve simple tasks in order to favour user inclusion, including everyone with very little exposure to technologies.     

实现Web页面的智能个性化检索

给出了对Web页面进行智能个性化检索的系统结构和实现原理,采用Agent技术和用户手工调整相结合的方法确定用户检索的个性化模式,通过K-modes算法聚类学习用户反馈信息,产生新的个性化模式。更精确地满足用户的个性化检索需求,降低了检索结果的重复率,在一定程度上提高了检索的精度和效率。     

数据库驱动的对话机器人技术实现

世界上很多高价值的数据信息储存在关系数据库中,访问这些数据需要掌握专门的结构化查询语言(SQL),普通人很难直接使用.基于对现有对话机器人存在的问题和相关关键技术的梳理,本文融合了数据仓库、数据同步、数据库查询、消息推送、自然语言理解及语音识别等相关技术及产品,设计了数据库驱动的对话机器人.方案可以实现用户理解、消息推...     

基于Agent的个性化分类邮件系统研究

该文提出了一个基于agent的个性化邮件分类系统的框架及各个组成部分的功能描述。在该系统中,对邮件分类管理建立在用户模型和邮件内容模型的基础上,其中用户模型描述了一段时间内相对稳定的用户分类需求。该文还分析了实现该系统的关键技术,如用户模型和邮件内容模型的建立,个性化分类和排序等,最后提出个性化检索过程和进一步的研究工作。     

聊天机器人的分类标准和评估标准综述

近年来,人工智能和大数据技术的发展极大地推动了聊天机器人产业的发展.如今,聊天机器人种类众多,但质量参差不齐,对其进行评估成为当下的重要问题之一.本文首先通过功能和技术实现方式方面的分析,对当前的聊天机器人进行了归纳分类.然后从多方面对聊天机器人的评估方式进行了系统的整理与总结,并详细介绍分析了其中各种评估指标.最后探...