【摘 要】
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对话系统作为人机交互的重要方式,有着广泛的应用前景。现有的对话系统专注于解决语义一致性和内容丰富性等问题,对于提高人机交互以及产生人机共鸣方向的研究关注度不高。如
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,宁波大学科学技术学院信息工程学院,浙江万里学院大数据与软件工程学院
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对话系统作为人机交互的重要方式,有着广泛的应用前景。现有的对话系统专注于解决语义一致性和内容丰富性等问题,对于提高人机交互以及产生人机共鸣方向的研究关注度不高。如何让生成的语句在具有语义相关性的基础上更自然地与用户交流是当前对话系统面临的主要问题之一。首先对对话系统进行了整体情况的概括。接着介绍了情感对话系统中的对话情绪感知和情感对话生成两大任务,并分别调研归纳了相关方法。对话情绪感知任务大致分为基于上下文和基于用户信息两类方法。情感对话生成的方法包括规则匹配算法、指定情感回复的生成模型和不指定情感回复的
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