融合FAQ的任务型对话系统设计

论文摘要

Pipeline结构是任务导向型对话系统设计中非常成熟的一种构建方案,能够完成领域内特定的任务型对话。由于实际环境的复杂性,任务流程外的领域相关常见问题经常被用户提出,而pipeline结构不能有效处理此类问题。提出一种基于多模型的融合方法,将使用检索方式实现的非任务型对话模型有效融合到pipeline结构中,同时确保不同模型能够高效地协同处理不同类别的应答需求。实验证明,该方法能够有效提高系统的意图识别和对话应答的准确率,确保对话系统能够应对更加复杂的实际对话环境。

论文目录

• 1 相关工作
• 2 模型
•   2.1 意图识别模型
•   2.2 基于BM25的初筛模型
•   2.3 基于CDSSM的精排模型
•     （1）输入层
•     （2）表示层
•     （3）匹配层
•   2.4 系统决策方案
• 3 实验
•   3.1 训练及实验数据
•   3.2 意图分类准确率
•   3.3 初筛模型TopN设置
•   3.4 任务达成率
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李响,张磊,刘媛媛

关键词: 任务导向,对话系统,信息检索,多模型,神经网络

来源: 信息工程大学学报 2019年04期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用

单位: 数学工程与先进计算国家重点实验室,清华大学智能技术与系统国家重点实验室,清华大学计算机科学与技术知识工程研究室

基金: 国家重点研发计划资助项目(2018YFC0830200),国家自然科学基金资助项目(61876096,61332007)

分类号: TP391.1

页码: 473-479

总页数: 7

文件大小: 1920K

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