【摘 要】
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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
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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。
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