【摘 要】
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人工智能是研究开发用于模拟和扩展人类智能的理论和技术,聊天机器人问答系统作为计算机领域的一大研究热点,令很多研究者探究。当前,聊天机器人以先进的智能技术应用在智能客服、人机协同、智能语音等方面,使用场景十分普遍。Seq2seq模型是一种深度学习模型,主要用于聊天机器人生成对话或者是多标签文本分类等开放领域对话系统。但是,该类型的聊天机器人缺乏情感分析、心理咨询等功能。因此,针对传统的Seq2seq
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人工智能是研究开发用于模拟和扩展人类智能的理论和技术,聊天机器人问答系统作为计算机领域的一大研究热点,令很多研究者探究。当前,聊天机器人以先进的智能技术应用在智能客服、人机协同、智能语音等方面,使用场景十分普遍。Seq2seq模型是一种深度学习模型,主要用于聊天机器人生成对话或者是多标签文本分类等开放领域对话系统。但是,该类型的聊天机器人缺乏情感分析、心理咨询等功能。因此,针对传统的Seq2seq中文聊天机器人,本文提出一种基于Seq2seq模型的心理咨询聊天机器人,为用户提供心理咨询服务,可以随时随地进行会话为心理成长提供支持,发展前景光明。主要研究工作如下:本文主要使用Python的Jieba分词技术进行文本预处理工作,选用开源心理咨询问答语料efaqa-corpus-zh作为模型训练数据,使用自然语言处理工具Gensim模块中的Word2vec函数实现词的向量化。针对梯度消失在传统的循环神经网络中广泛出现的问题,本文把传统循环神经网络改进成长短期记忆网络作为主要神经单元。对于传统Seq2seq模型问答时存在无效回复等问题,本文使用Encoder-Decoder框架并在解码器输出端结合注意力机制提高解码准确度。为避免解码时输出候选集中概率最大语句产生无效回复,在解码器网络端加入了Beam Search算法。本文在改进的Seq2seq模型基础上利用Tensor Flow2.0框架联合Keras函数建立了问答模型和抑郁指数模型,模型训练后可以获取对话和抑郁指数向量,最后通过会话内容检测抑郁指数,实现了预测功能。结合可行性分析及总体需求分析详细设计了本系统主要功能模块,通过对传统Seq2seq模型和本文构建的问答模型实验结果进行分析,可知本文提出的心理咨询聊天机器人问答更贴合日常对话,验证了本文提出的心理咨询聊天机器人模型有效性。实验最后通过接口测试工具Postman分别进行了Get接口测试和Post接口测试,通过测试验证了接口连通性,进一步证明系统的有效性。
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