【摘 要】
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近几年知识库技术和网页信息检索技术的日益成熟加快了自动问答系统的发展速度,而国内外最有代表性的自动问答系统就是智能聊天机器人,如何使机器人能够像普通人一样识别情绪
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近几年知识库技术和网页信息检索技术的日益成熟加快了自动问答系统的发展速度,而国内外最有代表性的自动问答系统就是智能聊天机器人,如何使机器人能够像普通人一样识别情绪,更有针对性地与人聊天是目前人工智能领域研究的核心问题。本文深入研究了基于中文文本的情绪识别算法,包括中文分词、词向量和卷积神经网络(CNN)等相关技术,针对中文短文本提出了一种基于双通道CNN结构的情绪识别模型,通过搭建四层神经网络:输入层、卷积层、池化层和全连接层,对两类带标签数据集进行下采样和上采样训练与测试,最终得到的模型分别能够以92.4%和98.2%的准确率识别中文文本的情感极性。此外,本文对聊天机器人相关技术进行了研究分析,包括自然语言理解和人机对话策略,同时学习了Android开发的相关技术。通过将情绪识别算法与智能聊天机器人结合,课题设计实现了具有情绪识别能力的智能聊天机器人,并以Android APP的形式展现。
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