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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--聊天机器人对话一致性和可延续性的研究
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聊天机器人对话一致性和可延续性的研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-20页
    1.1 研究背景及意义第8-13页
        1.1.1 课题背景第8-11页
        1.1.2 论文研究的目的及意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 国外研究现状第14-15页
        1.2.2 国内研究现状第15-16页
        1.2.3 国内外研究现状简析第16-17页
    1.3 论文研究内容第17-18页
    1.4 论文结构安排第18-20页
2 聊天机器人sequencetosequence模型研究第20-33页
    2.1 引言第20页
    2.2 Seq2Seq基本模型第20-28页
        2.2.1 Seq2Seq模型结构简介第20-21页
        2.2.2 Seq2Seq模型组成介绍第21-26页
        2.2.3 Seq2Seq工作流程第26-28页
        2.2.4 Seq2Seq模型优缺点分析第28页
    2.3 Seq2Seq模型改进第28-30页
        2.3.1 引入注意力模型第29-30页
        2.3.2 引入双向编码器第30页
        2.3.3 改进模型的优缺点分析第30页
    2.4 评价标准第30-32页
        2.4.1 BLEU第31页
        2.4.2 perplexity第31-32页
        2.4.3 直接通过对话内容分析第32页
    2.5 语料库第32页
    2.6 本章小结第32-33页
3 提升对话一致性的研究第33-43页
    3.1 引言第33页
    3.2 人物背景模型第33-35页
    3.3 人物关系模型第35页
    3.4 重构语料库第35-37页
    3.5 实验设计和结果第37-42页
        3.5.1 实验设计第37页
        3.5.2 对话内容流畅性分析第37-38页
        3.5.3 对话内容一致性分析第38-40页
        3.5.4 重构语料库后对话内容流畅性分析第40-41页
        3.5.5 重构语料库后对话内容一致性分析第41-42页
    3.6 本章小结第42-43页
4 提升对话可延续性的研究第43-53页
    4.1 引言第43页
    4.2 最大互信息模型简介第43-44页
        4.2.1 最大互信息理论依据第43-44页
        4.2.2 最大互信息损失函数第44页
    4.3 基于惩罚因子的最大互信息损失函数第44-46页
    4.4 基于截断因子的最大互信息损失函数第46-49页
    4.5 基于衰减因子的最大互信息损失函数第49-52页
    4.6 本章小结第52-53页
5 总结与展望第53-55页
    5.1 论文工作总结第53-54页
    5.2 下一步工作展望第54-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-58页

 
 
论文编号BS4055019,这篇论文共58
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