任务型人机对话中槽填充技术的研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 槽填充任务研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 基础知识 | 第13-25页 |
| 2.1 条件随机场模型 | 第13-18页 |
| 2.1.1 模型定义 | 第13-15页 |
| 2.1.2 概率计算问题 | 第15-16页 |
| 2.1.3 学习方法 | 第16-17页 |
| 2.1.4 维特比算法 | 第17-18页 |
| 2.2 循环神经网络模型 | 第18-23页 |
| 2.2.1 模型简介 | 第18-19页 |
| 2.2.2 前向传播 | 第19-21页 |
| 2.2.3 反向传播 | 第21-23页 |
| 2.3 LSTM模型 | 第23-25页 |
| 第三章 基于序列标注模型的槽填充 | 第25-39页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 基于规则模板的槽填充 | 第25-28页 |
| 3.2.1 任务描述 | 第25-26页 |
| 3.2.2 规则模板 | 第26-27页 |
| 3.2.3 结果分析 | 第27-28页 |
| 3.3 基于序列标注模型的槽填充任务 | 第28-33页 |
| 3.3.1 标签设计 | 第28页 |
| 3.3.2 条件随机场模型描述 | 第28-29页 |
| 3.3.3 循环神经网络模型描述 | 第29-30页 |
| 3.3.4 LSTM模型描述 | 第30-31页 |
| 3.3.5 特征描述 | 第31-33页 |
| 3.4 实验与分析 | 第33-37页 |
| 3.4.1 语料构造 | 第33-34页 |
| 3.4.2 评价标准 | 第34页 |
| 3.4.3 实验设置 | 第34-35页 |
| 3.4.4 实验结果及分析 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 融合对话历史及句内多特征的槽填充 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 模型描述 | 第39-41页 |
| 4.2.1 条件随机场模型 | 第39-40页 |
| 4.2.2 循环神经网络模型 | 第40-41页 |
| 4.3 句内特征 | 第41-44页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第41-42页 |
| 4.3.2 语料构造 | 第42页 |
| 4.3.3 实验以及分析实验结果 | 第42-44页 |
| 4.4 对话历史特征 | 第44-48页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第45-46页 |
| 4.4.2 语料构造 | 第46页 |
| 4.4.3 实验以及分析实验结果 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 面向特定领域的人机对话系统的设计与实现 | 第49-53页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 系统描述 | 第49-50页 |
| 5.3 系统展示 | 第50-51页 |
| 5.4 槽填充展示 | 第51-53页 |
| 第六章 结论和展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文工作结论 | 第53-54页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第61页 |
