【摘 要】
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随着自然语言处理技术的越来越成熟,市场上的应答机器人产品也越来越多,其中比较具有代表性的应答机器人产品有苹果的Siri、微软的小冰、亚马逊的语音助手Alexa等等。研发应答机器人的关键内容在于应答语料库的构建,目前市场上应答语料库的构建方法主要有基于知识检索的检索式构建方法、基于人工模板的情景式构建方法、基于深度学习的生成式构建方法。然而,对于单一基于知识检索构建、基于人工模板的情景式构建或者基于
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随着自然语言处理技术的越来越成熟,市场上的应答机器人产品也越来越多,其中比较具有代表性的应答机器人产品有苹果的Siri、微软的小冰、亚马逊的语音助手Alexa等等。研发应答机器人的关键内容在于应答语料库的构建,目前市场上应答语料库的构建方法主要有基于知识检索的检索式构建方法、基于人工模板的情景式构建方法、基于深度学习的生成式构建方法。然而,对于单一基于知识检索构建、基于人工模板的情景式构建或者基于深度学习的生成式方法构建的应答语料库远没有达到期望的效果,同时应答内容缺乏对某一领域的专业性。针对目前市面上的应答语料库构建方法不实用,达不到预期效果、应答内容缺乏对某一领域专业性的共同缺点,提出了一种混合式的智能应答语料库构建方法的改进方案。本文提出的混合式的智能应答语料库构建方法是基于深度学习的生成式应答语料库构建方法结合基于AIML的情景式应答语料库构建方法。即它具备了基于AIML的情景式应答语料库在软件工程领域答疑的精准性,同时也具有基于深度学习的生成式应答语料库在日常应答中表现出来的专业性(对上下文内容的理解记忆能力)。本文基于深度学习的生成式应答语料库构建方法,充分利用了深度学习中基于Attention机制的双向LSTM编码模型知识原理来训练生成式应答模型并生成日常对话,同时本文针对AIML的情景式应答语料库(基于人工模板的情景式构建方法)无法友好的支持中文的缺陷,通过重构AIML解释器让AIML的情景式应答语料库可以更好地支持中文,从而将软件工程问答内容编写入AIML应答库,进而具备软件工程领域的答疑解惑能力。本文将这种混合式的智能应答语料库写成了两个对应的API接口的形式(基于深度学习的生成式应答语料库接口、基于AIML的情景式应答语料库接口),通过Android客户端以及PC端向用户展现出来。在保证软件工程领域答疑、日常应答的同时,智能应答语料库嵌入了资源管理语料化模块对手机资源管理及操作语料化,即可用语音来操控和管理手机应用,让智能应答语料库内容变得更加丰富。
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