【摘 要】
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当前,无论是面向特定任务的人机对话系统还是闲聊机器人,都只能根据已有的知识库进行响应,在与人交流的过程中,自身的知识并不能随之增长。智能的一个重要特征是能够通过多模
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当前,无论是面向特定任务的人机对话系统还是闲聊机器人,都只能根据已有的知识库进行响应,在与人交流的过程中,自身的知识并不能随之增长。智能的一个重要特征是能够通过多模态自然交互进行学习,增长知识。因此,非常有必要开展基于视觉、语言等多模态信息进行交互的智能学习系统的研究。为此,本文开展了如下的工作。设计了一个多模态教学对话系统。系统包括图像识别、口语理解、对话管理以及自然语言生成等模块。图像识别模块基于已有的深层神经网络获取的图像特征分别基于支持向量机和K-近邻方法进行属性和对象的识别;口语理解模块分别基于分类和序列标注模型进行对话意图识别和槽标注;对话管理采用有限状态自动机进行建模。系统可以将图像模态的信息与词汇信息相关联。系统还包含一个知识库,可以通过人机对话逐渐扩展充实。基于上述设计,在安卓平板电脑上实现了一个多模态教学对话系统。该系统通过人机多模态对话的方式学习对象的名称、颜色、形状、种类等知识,用户还可以对系统学习到的知识进行询问。实验结果表明,本文构建的多模态教学对话系统能够有效的通过多模态人机对话学习到知识。
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