【摘 要】
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随着智能手机、智能音箱等智慧终端在生活中的不断普及,人们对这些设备的依赖逐步增加,智慧终端也发挥了越来越重要的作用。与此同时,人们也面临着数据爆炸的问题。据估计,到
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随着智能手机、智能音箱等智慧终端在生活中的不断普及,人们对这些设备的依赖逐步增加,智慧终端也发挥了越来越重要的作用。与此同时,人们也面临着数据爆炸的问题。据估计,到2025年,人类每天将产生4630亿字节的数据。数据的快速增长导致现有的检索信息的方式显得繁琐且低效。用户借助智慧终端和互联网实现机票预订、外卖预订等各项任务,并使用备忘录等记下各类事务,但各个应用和软件的信息存储与查询方式各不相同,不同的交互界面令人眼花缭乱,许多条数据罗列在一起让人找不到头绪。想要在短时间内找到自己想要的记录甚至想要的结果显得十分困难。本课题研究一种简单、便捷、高效的方法,能以自然语言的形式对结构化和非结构化文本进行记忆和查询交互。可以应用于智慧终端的智能语音助手,提高用户体验。记忆型对话包含两项任务:被动记忆任务和主动记忆任务。被动记忆任务的核心是自然语言理解,需要对查询中意图和语义槽等信息进行有效地抽取,我们设计了意图识别和槽位抽取联合模型来解决。主动记忆的核心任务是文档检索和阅读理解。我们提出并构建了主动记忆和被动记忆的知识库和语料库,来训练和调整系统模型参数,并验证系统的可行性。其中知识库是数据库构建的基础,数据库以知识库中记忆的内容为基础进行构建。而数据库可用于记忆型对话系统模型的训练,知识库是系统进行预测的背景知识。记忆型对话系统主要包含三部分:语义理解模块、精确查询模块和查询优化模块。分别实现了对语义的理解和匹配,对关键信息的提取,和基于此的查询及其优化。我们使用上文构建的记忆型对话任务的数据集来训练这些模块中使用到的模型。同时,我们设计了一系列实验证明了系统中各个模块所应用算法的有效性和优越性,能够很好解决记忆型对话任务。
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