检索结果-南通市图书馆

甘肃社会科学 2021年第3期 143-150页

作者：魏玮中国政法大学人文学院北京100088

问答对话是先秦时期重要的人际交往和知识传播方式,体现了彼时发达的口头传统。史传所载大量的君臣问答对话体现了早期的谘议制度。问答对话还多用于贵族教育,后来逐渐演变为阐释经典的重要方式。春秋时期,士人不再囿于制度而进行政治... 详细信息

问答对话是先秦时期重要的人际交往和知识传播方式,体现了彼时发达的口头传统。史传所载大量的君臣问答对话体现了早期的谘议制度。问答对话还多用于贵族教育,后来逐渐演变为阐释经典的重要方式。春秋时期,士人不再囿于制度而进行政治观念的阐发,而是通过对话寻求自由的思想争鸣。而战国之后,问答对话则演变成了士人假设问答、论辩设难之作,对问体在这时确立并趋于成熟。问答对话从早期君臣谘议的政治活动,发展到师生问答的教育活动、思想活动,再到纯文学意义上的假设对问之体,文体的生成与成熟实际也是逐渐脱离政治视域,从无意识到有意识,从含混到清晰,从生活实际走向文学表达,逐渐拥有独立话语的过程。

关键词：先秦口头问答对话对问体

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基于深度学习的问答系统设计

基于深度学习的问答系统设计

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作者：潘明长安大学

学位级别：硕士

近年来问答对话系统不断受到热捧,问答对话系统主要分为基于特定任务的对话系统和开放域的对话系统。随着技术的不断提升,以及对话场景的丰富性,在特定的场景中,通过与机器对话的方式来解决用户问题的任务型对话系统备受关注。本文研究... 详细信息

近年来问答对话系统不断受到热捧,问答对话系统主要分为基于特定任务的对话系统和开放域的对话系统。随着技术的不断提升,以及对话场景的丰富性,在特定的场景中,通过与机器对话的方式来解决用户问题的任务型对话系统备受关注。本文研究的对话系统基于金融机构的业务催收场景来构造一个系统主导的问答对话平台。随着深度学习在自然语言处理中的不断发展,目前深度学习已经逐渐被引入到问答对话系统中来,主要研究方向包括针对问答对话系统中自然语言理解模块和对话管理模块的设计,本文的主要研究内容包括:(1)自然语言理解模块引入了深度学习相关的算法模型进行意图分类识别,并与传统的机器学习模型进行对比。针对文本分类问题,介绍整个文本预处理流程,利用Fast Text算法模型进行词向量训练以及文本分类,通过n-gram特性增加文本的局部特征信息,增强短文本分类的准确率。(2)传统Word2vec和Fast Text训练词向量分类效果仍存在一定的误差,因此采用了Bert模型进行词向量训练,通过训练好的词向量模型进行迁移学习并针对文本分类任务进行微调。本文利用Bert和线性分类器融合的方式进行文本分类,实验结果比Fast Text有了较大的提升。同时也提出来Bert-CNN的融合算法,在基于Bert训练的词向量基础上添加CNN卷积神经网络对局部范围的文本信息特征进行提取,通过实验证明多轮对话文本分类的平均准确率达到95%以上。(3)基于有限状态机设计对话管理模块,构造一个系统主导的金融业务催收问答对话系统。通过系统提问,用户问答的方式进行多轮对话。根据回答内容通过训练好的分类模型进行判断,针对不同的意图进行状态跳转并通过问题语料库进行下一轮对话,并通过前端页面进行展示。

关键词：问答对话文本分类 FastText Bert 有限状态机

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基于自然语言处理的大客户增值服务政策咨询机器人

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能源与环保 2020年第3期42卷 132-135,147页

作者：朱策徐宏弥云辉杨宇李映娇杨仕琼云南电网有限责任公司玉溪供电局云南玉溪653100

随着电网建设推进,人工智能技术在电网系统中的成功应用极大程度地减少了人力资源的成本。对于许多需要大量客服人员在线回复的平台,已经出现自动回复代替人工对话的功能。基于现有电力行业政策库及政策咨询人工回复数据,对咨询问题与... 详细信息

随着电网建设推进,人工智能技术在电网系统中的成功应用极大程度地减少了人力资源的成本。对于许多需要大量客服人员在线回复的平台,已经出现自动回复代替人工对话的功能。基于现有电力行业政策库及政策咨询人工回复数据,对咨询问题与回复数据进行分词处理,将分词后的句子进行词向量化,利用Tensorflow框架搭建的GRU网络模型对场景对话进行训练,实现需求侧管理增值服务政策咨询智能化回复代替人工的功能。试验证明,智能机器人自动回复功能不仅普及了电力政策,且减轻了客服人员的压力,提升了客户满意度。

关键词：行业政策问答对话跳字模型 GRU 自然语言处理

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