基于深度学习的图书馆服务机器人研究

为提高图书馆服务机器人的趣味性,结合Seq2Seq基本原理,在对Seq2Seq引入注意力机制进行改进的基础上,搭建一个情感聊天机器人对话生成系统。结果表明,相较于传统的LSTM和GRU神经网络,改进后的Seq2Seq机器翻译模型回复更准确,生成的对话评分高达37%;对比传统的Seq2Seq+ECM,生成对话获得的评分更高,可以实现在图书馆场景下的高质量问答,也进一步说明该对话系统的可行性和有效性。