基于主题信息的聊天机器人上下文理解模型的研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 存在问题 | 第12页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第12-13页 |
| 1.4 研究方法与意义 | 第13页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第13页 |
| 1.4.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 概念界定及相关研究基础 | 第15-23页 |
| 2.1 概念界定 | 第15页 |
| 2.2 聊天机器人相关技术 | 第15-18页 |
| 2.2.1 聊天机器人概述 | 第15-16页 |
| 2.2.2 实现方式 | 第16页 |
| 2.2.3 通用系统框架设计 | 第16-18页 |
| 2.3 自然语言处理相关技术 | 第18-22页 |
| 2.3.1 语法分析 | 第18-20页 |
| 2.3.2 语义分析 | 第20-21页 |
| 2.3.3 相似度计算 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 聊天信息的主题信息模型构建 | 第23-30页 |
| 3.1 聊天信息特征分析 | 第23-26页 |
| 3.1.1 聊天信息的特点 | 第23-24页 |
| 3.1.2 聊天信息的种类 | 第24-26页 |
| 3.2 主题信息模型的数据表示 | 第26-29页 |
| 3.2.1 信息抽象 | 第26-28页 |
| 3.2.2 数据结构定义 | 第28-29页 |
| 3.3 主题信息模型分析 | 第29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于主题信息的上下文理解模型构建 | 第30-38页 |
| 4.1 上下文理解流程分析 | 第30页 |
| 4.2 理解模型构建 | 第30-32页 |
| 4.3 主题信息计算规则定义 | 第32-37页 |
| 4.3.1 主题信息构建 | 第32-33页 |
| 4.3.2 数据模型乘法 | 第33-34页 |
| 4.3.3 数据模型加法 | 第34-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 原形系统实现及结果分析 | 第38-48页 |
| 5.1 实现环境 | 第38-39页 |
| 5.1.1 工具与平台 | 第38页 |
| 5.1.2 开源项目简介 | 第38-39页 |
| 5.2 系统实现 | 第39-43页 |
| 5.3 实验分析 | 第43-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 总结 | 第48页 |
| 6.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
