【摘 要】
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针对在人机对话过程中人类语言多以省略句和短句表述难以将内容表述准确的问题,提出基于Transformer框架的多轮对话系统（Multi-turn Dialogue System Model based on Transformer Frame,MDBOT）模型,以多个不同领域的任务型人机对话系统应用为背景,设计人机对话原型系统平台,将构建的模型嵌入平台,探索模型在实际生活中的应用性。首先,通过创新
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针对在人机对话过程中人类语言多以省略句和短句表述难以将内容表述准确的问题,提出基于Transformer框架的多轮对话系统（Multi-turn Dialogue System Model based on Transformer Frame,MDBOT）模型,以多个不同领域的任务型人机对话系统应用为背景,设计人机对话原型系统平台,将构建的模型嵌入平台,探索模型在实际生活中的应用性。首先,通过创新运用词频逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF）算法完成识别模块设计,并构建长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）模型完成槽填充模块设计;然后,实现多轮对话的意图识别,运用意图识别算法完成意图识别模块设计,形成对不同算法在人机对话设计中的优势认知,运用意图识别算法为多轮对话系统构建形成技术支撑;其次,对基于Transformer框架下的多轮对话系统模型构建背景展开分析,通过分析多轮对话系统的算法框架与编码模块、记忆模块框架、文本内容生成模型和摘要生成模型,在Transformer框架上引入先验知识,采用动态文本向量,结合运用动态词向量作为词表征的训练方法,将动态词向量与文本经自注意力机制生成向量进行拼接并输入到编码器,通过运用解码器将向量完成解码,完成MDBOT的构建;最后,为了验证模型的可行性与优势,设计应用场景对构建完成的模型作出分析。实验采用ROUGE值作为评测指标,实验结果表明本文提出模型各项指标均超过基准模型,在多轮对话系统中能够对相关信息进行串联,并流畅的完成对话,验证了本次设计完成的多轮对话系统具有可应用性。该论文有图23幅,表8个,参考文献60篇。
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