面向开放域对话的神经回复生成算法研究

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 论文组织结构

第2章 基于神经网络的对话生成模型与评测方法

2.1 基于神经网络的对话生成模型

2.1.1 基于Sequence-to-Sequence的对话生成模型

2.1.2 基于条件变分自编码器的对话生成模型

2.2 实验数据介绍

2.2.1 Ubuntu对话数据集

2.2.2 Cornell电影数据集

2.2.3 滴滴客服通话数据集

2.3 对话评测方法

2.3.1 自动评测

2.3.2 人工评测

2.4 本章小结

第3章 基于话题转移的开放域对话生成

3.1 引言

3.2 NVSRN模型

3.2.1 神经对话模式推理器

3.2.2 带有话题缩放机制的回复生成器

3.3 实验结果及分析

3.3.1 数据集及实验设置

3.3.2 评价指标

3.3.3 实验结果

3.3.4 讨论

3.4 本章小结

第4章 基于回复者一致性增强的开放域对话生成

4.1 引言

4.2 SSVN模型

4.2.1 个人特征提取器

4.2.2 信息增强生成器

4.2.3 训练目标

4.3 实验结果及分析

4.3.1 数据集及实验设置

4.3.2 评价指标

4.3.3 实验结果

4.3.4 讨论

4.4 本章小结

第5章 结合人类思考模式的开放域对话生成

5.1 引言

5.2 SdavNet模型

5.2.1 上下文理解模块

5.2.2 中心思想蒸馏模块

5.2.3 基于中心思想回复生成模块

5.3 实验结果及分析

5.3.1 数据集及实验设置

5.3.2 实验结果

5.3.3 讨论

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢