【摘 要】
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大数据时代,人工智能技术获得了飞速发展,人机对话作为人工智能中的一个重要组成部分,有望成为物联网时代主要的人机交互方式之一。对话生成是人机对话的一个关键环节,它能够根据对话内容产生机器应答,并将该应答转换为自然语言反馈给用户。对话生成的质量直接影响用户的使用体验,很大程度上反映了人机对话系统的智能化程度。当前对话生成的研究主要是基于序列到序列模型,该模型能从海量的对话语料中自动学习对话的语义信息并
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大数据时代,人工智能技术获得了飞速发展,人机对话作为人工智能中的一个重要组成部分,有望成为物联网时代主要的人机交互方式之一。对话生成是人机对话的一个关键环节,它能够根据对话内容产生机器应答,并将该应答转换为自然语言反馈给用户。对话生成的质量直接影响用户的使用体验,很大程度上反映了人机对话系统的智能化程度。当前对话生成的研究主要是基于序列到序列模型,该模型能从海量的对话语料中自动学习对话的语义信息并生成回复。但是标准的序列到序列模型趋向于生成通用回复,这类回复所包含的信息少,不利于对话的持续进行,降低了对话系统的用户体验。而知识可以丰富语言的表达,在对话生成模型中融入知识可以提供额外的信息,引导模型生成更具多样性的回复,缓解通用回复的问题。针对上述问题,本文将探究如何将外部知识有效地融入到对话生成模型中,使得模型生成的回复包含更丰富的信息,从而提升回复的质量。本文的主要研究工作分为以下两个部分:（1）本文提出了基于知识路由的对话生成模型。对于不同的对话语境,生成回复所需要的知识是不同的。针对这个问题,本模型设计了知识路由模块用于进行知识挑选。知识路由模块通过挖掘每条知识之间存在的相关性,同时结合知识与对话历史上下文之间的联系来挑选符合当前语境的知识,从而引导模型生成质量更高的回复。实验结果表明本模型相比于标准的序列到序列模型,生成的回复所包含的信息更丰富,更有意义,验证了基于知识路由的对话生成模型的有效性。（2）本文提出了基于软融合解码的对话生成模型。在实际的对话场景下,虽然带有知识信息的语句可以传递丰富的信息,但并不是每条对话语句所包含的知识越多越好。为了在对话中灵活融入知识,本模型设计了软融合解码器。该解码器能够根据对话场景,自动控制融入知识的比重,从而提升或者降低知识对生成回复的影响。实验结果表明该模型能够灵活利用知识去生成更符合对话场景的回复语句,验证了基于软融合解码的对话生成模型的有效性。
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