基于POMDP的对话管理系统研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第9-27页 |
| 1.1 论文背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 对话系统 | 第10-11页 |
| 1.2.2 文本对话系统 | 第11-13页 |
| 1.2.3 语音对话系统 | 第13-15页 |
| 1.2.4 多模态对话系统 | 第15页 |
| 1.3 对话管理方法 | 第15-25页 |
| 1.3.1 基于有限状态自动机的方法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 基于槽填充的方法 | 第17-19页 |
| 1.3.3 基于信息状态更新的方法 | 第19-23页 |
| 1.3.4 基于马尔可夫决策过程的方法 | 第23-25页 |
| 1.4 论文研究内容与创新点 | 第25-26页 |
| 1.5 本文的章节安排 | 第26-27页 |
| 第二章 MDP模型与POMDP模型 | 第27-35页 |
| 2.1 MDP模型 | 第27-30页 |
| 2.1.1 MDP定义 | 第28页 |
| 2.1.2 MDP任务 | 第28-29页 |
| 2.1.3 值函数 | 第29页 |
| 2.1.4 值迭代求解法 | 第29-30页 |
| 2.2 POMDP模型 | 第30-35页 |
| 2.2.1 POMDP定义 | 第31页 |
| 2.2.2 信念分布 | 第31-32页 |
| 2.2.3 基于信念状态的POMDP定义 | 第32-35页 |
| 第三章 基于POMDP的对话管理系统设计 | 第35-43页 |
| 3.1 对话系统设计 | 第35-36页 |
| 3.2 POMDP模型设计 | 第36-39页 |
| 3.3 POMDP模型训练 | 第39-43页 |
| 第四章 关键技术研究与实现 | 第43-61页 |
| 4.1 构建AIML知识库 | 第43-45页 |
| 4.2 状态转移概率估计 | 第45-47页 |
| 4.2.1 实验设计与分析 | 第45-47页 |
| 4.3 观测矩阵概率估计 | 第47-59页 |
| 4.3.1 意图识别 | 第47-51页 |
| 4.3.2 观测矩阵概率估计方法 | 第51-52页 |
| 4.3.3 改进的观测矩阵概率估计方法 | 第52-54页 |
| 4.3.4 实验分析 | 第54-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 系统实现 | 第61-69页 |
| 5.1 系统环境 | 第61-62页 |
| 5.2 对话示例 | 第62-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第69-70页 |
| 6.2 未来研究工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第78页 |
