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...     

情感对话技术综述

情感对话技术着眼于对话机器人的“情商”,旨在让对话机器人具有像人类一样观察、理解和表达情感的能力.这项技术可以看作是情感计算和对话技术的交叉,兼顾对话机器人的“智商”和“情商”,从而实现对用户的精神陪伴、情感慰藉和心理疏导.结合对话中情感的特点,对情感对话技术进行全面解析:1)规划对话场景下的情感识别、情感管理、情感表达等3个重要的技术点,并拓展多模态场景下的情感对话技术. 2)介绍情感对话4项关键技术的最新研究进展,并总结这些技术面临的主要挑战和可能解决方案. 3)介绍情感对话技术的数据资源. 4)分析情感对话技术的难点,展望其未来发展方向与前景.     

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...     

声音定位仿生机器人针对持续声源心理声学修正的实验研究

机器人研究领域一直关注如何在未知环境中利用传感器反馈信息对目标进行检测、识别与定位.由于机器人视觉感知的局限性,机器人听觉感知的研究已经成为机器人研究领域的重要分支.在该课题实验研究中,以心理声学模型为基础,实现了仿生机器人声源定位功能、听觉的正常行为功能,特别是使机器人具有了基于心理声学的声源识别功能.从听觉生理学、听觉心理学、人工智能等专业实现跨学科领域综合研究方面做了有效的探索研究.论文研究成果为机器人仿人生物体特性研究提供了一定的借鉴.     

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...     

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...     

边缘计算驱动的对话机器人终端部署

目前,大部分内置对话功能的终端只是用户文字语音传输的"中转站",并不承担计算功能.这导致用于计算的云服务需要承担较高的网络负载和计算负载.随着硬件性能的不断提升,终端设备也能运行部分自然语言处理算法,分担云服务的压力.本文讨论了使用边缘计算技术实现对话机器人终端部署的可行性,并设计了基于云+边缘协同计算的对话系统架构....     

基于红外传感智能巡线机器人研究与设计

基于单片机技术、金属探测技术、红外传感技术、自动化控制技术和语音技术,实现了智能巡线机器人设计.机器人具有智能化巡线、避障以及语音告知等功能.系统采用模块化接口设计,可方便进行安装调试,并具有很好的扩展功能.通过调试运行,该机器人较好地达到了预期设计要求.文章详细介绍了部分硬件及软件设计.     

基于OpenGL的教育机器人软件系统设计与实现*

在中小学教育机器人领域,首次实现了基于OpenGL的综合性三维仿真软件系统.首先介绍系统的设计目标和开发的硬件基础,详尽阐述了基于OpenGL的虚拟现实技术设计教育机器人系统软件,实现教育机器人的虚拟制造、三维作业编辑和仿真,具体展示了系统软件的功能.最后总结了系统工作.     

室内场所自主服务型机器人系统实现

随着社会的发展,自主移动服务机器人技术迅速成为服务机器人领域中的一个研究热点,具有广泛的应用和广阔的发展前景.针对研制开发的基于S3C2410微处理器的自主服务型机器人,讨论了系统的硬件设计,具体分析了各个模块的设计原理、驱动和应用软件的设计.针对办公室等室内场所,设计模糊控制器,并进行现场实验,实现了基于无线通讯的自主送水服务功能.     

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...     

Bringing chatbots into education: Towards natural language negotiation of open learner models

There is an extensive body of work on Intelligent Tutoring Systems: computer environments for education, teaching and training that adapt to the needs of the individual learner. Work on personalisation and adaptivity has included research into allowing the student user to enhance the system’s adaptivity by improving the accuracy of the underlying learner model. Open Learner Modelling, where the system’s model of the user’s knowledge is revealed to the user, has been proposed to support student reflection on their learning. Increased accuracy of the learner model can be obtained by the student and system jointly negotiating the learner model. We present the initial investigations into a system to allow people to negotiate the model of their understanding of a topic in natural language. This paper discusses the development and capabilities of both conversational agents (or chatbots) and Intelligent Tutoring Systems, in particular Open Learner Modelling. We describe a Wizard-of-Oz experiment to investigate the feasibility of using a chatbot to support negotiation, and conclude that a fusion of the two fields can lead to developing negotiation techniques for chatbots and the enhancement of the Open Learner Model. This technology, if successful, could have widespread application in schools, universities and other training scenarios.     

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。     

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。     

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...     

多Agent的并行思智算法

给出了多Agent的并行思智算法,同时针对应用领域,提出了面向过程的Agent并行思智算法和面向任务的A-gent并行思智算法,通过实例对所提出的算法进行了验证。说明该算法是有意义的。