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  • 对话系统综述

    最近打算入门对话系统,所以先找了一篇综述看看,需要自取:A Survey on Dialogue Systems: Recent Advances and New Frontiers

    1.对话系统分类

      目前的对话系统主要分为两类:task-oriented systems(有目的的对话) 和 non-task-oriented systems (类似于闲聊机器人,没有具体目的)

    2.task-oriented systems的常用方法:

      1.Pipeline Methods

         1.natural language understanding

        • domain classification / intent detction: 常常用基于CNN的网络来提取特征并分类
        • slot filling:常常被作为序列标注问题~为每一个词分配一个语义标签,常用方法(CNN,CRF,RNN)

         2.Dialogue state tracker

        • 比较经典的状态结构是:slot filling(或者称之为 semantic frame)     

         3. Dialogue policy learning  

        •  reinforcement learning:通过端到端的强化学习训练,可以同时学习策略和特征表达,最终效果比 random, rule-based, and supervised-based methods都要好。
        •  supervised learning :根据state tracker产生的状态,来选择动作,例如state是“推荐”,那么“推荐”这个动作就会被启动,那么就会去数据库中检索相关数据。

         4.Natural Language Generation

          见图         

      2.End-to-End Methods

        未完待续

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tangweijqxx/p/10768927.html
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