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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--开放领域聊天机器人对话生成算法研究
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开放领域聊天机器人对话生成算法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-13页
    1.1 研究背景与意义第8-10页
        1.1.1 研究背景第8页
        1.1.2 聊天机器人分类第8-9页
        1.1.3 研究目的与意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-11页
    1.3 本文主要工作与章节安排第11-12页
    1.4 本章小结第12-13页
2 基于深度学习和强化学习的对话生成算法理论背景第13-24页
    2.1 深度学习第13-18页
        2.1.1 神经网络简介第13-14页
        2.1.2 LSTM和GRU网络第14-18页
    2.2 强化学习第18-21页
    2.3 语言模型和词向量简介第21-23页
        2.3.1 统计语言模型第21-22页
        2.3.2 神经语言模型第22页
        2.3.3 词向量简介第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
3 基于BPE单词分割的对话生成算法第24-35页
    引言第24页
    3.1 基于BPE降低词表大小第24-25页
    3.2 基于Beam Search算法生成候选语句第25页
    3.3 基于注意力机制提升对话效果第25-27页
    3.4 实验设计与分析第27-34页
        3.4.1 数据和实验环境第27-28页
        3.4.2 语料库处理第28页
        3.4.3 词向量预训练第28-30页
        3.4.4 基于注意力机制的对话模型性能分析第30-34页
        3.4.5 实验总结与分析第34页
    3.5 本章小结第34-35页
4 基于对抗强化学习的对话生成算法第35-49页
    引言第35页
    4.1 改进基于GAN网络的对话生成算法第35-36页
    4.2 策略网络构建与梯度计算第36-37页
    4.3 基于REINFORCE算法的策略网络更新第37-38页
    4.4 基于对抗强化学习的对话生成模型设计第38-42页
        4.4.1 生成器模型设计第38页
        4.4.2 判别器模型设计第38-39页
        4.4.3 更新生成器网络参数第39-41页
        4.4.4 基于监督式的生成器模型改进第41-42页
    4.5 实验设计与分析第42-48页
        4.5.1 训练句向量第42-44页
        4.5.2 对抗强化学习模型对话性能分析第44-47页
        4.5.3 实验总结与分析第47-48页
    4.6 本章小结第48-49页
5 基于改进HRED模型的对话生成算法第49-57页
    引言第49页
    5.1 基于最大互信息提升对话多样性第49-51页
    5.2 基于改进的HRED模型提升对话轮数第51-52页
    5.3 实验设计与分析第52-56页
        5.3.1 训练改进的HRED模型第53-56页
        5.3.2 实验总结与分析第56页
    5.4 本章小结第56-57页
6 总结与展望第57-58页
    6.1 工作总结第57页
    6.2 未来展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-62页

 
 
论文编号BS4054956,这篇论文共62
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