基于端对端方法的任务型对话系统设计与实现



基于端对端方法的任务型对话系统设计与实现

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基于端对端方法的任务型对话系统设计与实现

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
第一章绪论	第11-20页
1.1 研究背景	第11-12页
1.2 研究目标	第12-14页
1.2.1 基于模块化的任务型对话系统概述	第12-13页
1.2.2 基于端到端的任务型对话系统概述	第13页
1.2.3 研究意义	第13-14页
1.3 研究现状	第14-17页
1.3.1 基于模块化的任务型对话系统研究现状	第14-16页
1.3.2 基于端到端的任务型对话系统研究现状	第16-17页
1.4 本论文的研究内容	第17-18页
1.5 本论文的章节安排	第18-19页
1.6 本章小结	第19-20页
第二章基于神经网络的意图识别任务研究	第20-32页
2.1 意图识别任务描述	第20-21页
2.2 基于神经网络的意图识别模型	第21-25页
2.2.1 基于CNN的意图识别模型	第21-22页
2.2.2 基于RNN的意图识别模型	第22-24页
2.2.3 基于CNN和 RNN的多层意图识别模型	第24-25页
2.3 实验结果及分析	第25-31页
2.3.1 实验数据及预处理	第26-27页
2.3.2 实验评价指标	第27-28页
2.3.3 实验参数设置	第28-29页
2.3.4 实验结果对比分析	第29-31页
2.4 本章小结	第31-32页
第三章基于神经网络的槽位填充任务研究	第32-46页
3.1 槽位填充任务描述	第32页
3.2 基于统计机器学习的序列标注模型	第32-34页
3.2.1 隐马尔可夫模型	第33页
3.2.2 最大熵隐马尔可夫模型	第33页
3.2.3 条件随机场模型	第33-34页
3.3 基于深度学习的序列标注模型	第34-36页
3.3.1 基于Stacked_CNN的序列标注模型	第34-35页
3.3.2 基于BiLSTM的序列标注模型	第35-36页
3.4 基于深度学习与统计学习相结合的序列标注模型	第36-38页
3.5 实验结果及分析	第38-45页
3.5.1 实验数据集及预处理	第38-40页
3.5.2 实验评价指标	第40-41页
3.5.3 实验参数设置	第41-43页
3.5.4 实验结果对比分析	第43-45页
3.6 本章小结	第45-46页
第四章基于端到端方法的任务型对话系统	第46-59页
4.1 基于端到端方法的任务型对话系统模型	第46-49页
4.1.1 基于端到端方法的任务型对话系统架构	第46-48页
4.1.2 文本的特征表示	第48页
4.1.3 命名实体识别与状态跟踪	第48-49页
4.1.4 基于RNN的对话策略网络	第49页
4.2 自然语言理解模型的引入与联合建模	第49-53页
4.2.1 端到端模型的特征表示中引入自然语言理解	第50-51页
4.2.2 自然语言理解与对话管理的联合建模	第51-53页
4.3 模型实验	第53-57页
4.3.1 实验数据集及预处理	第53-54页
4.3.2 评价指标	第54页
4.3.3 参数设置	第54-55页
4.3.4 实验结果对比分析	第55-57页
4.4 本章小结	第57-59页
总结与展望	第59-61页
总结	第59-60页
展望	第60-61页
参考文献	第61-67页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第67-68页
致谢	第68-69页
附件	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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