基于深度学习的检索对话模型的研究

目录

摘要

第1章绪论

1．1研究背景及意义

1．2国内外研究现状

1．2．1单轮对话回复选择

1．2．2多轮对话回复选择

1．2．3基于附加信息的对话系统

1．3研究内容及贡献

1．4本文结构安排

第2章背景知识

2．1深度学习网络

2．1．1多层感知器

2．1．2循环神经网络

2．1．3Transformer

2．2词向量生成方法

2．2．2Word2vec

2．3防止过拟合技术Dropout

2．4本章小结

第3章上下文感知的检索对话模型

3．1问题描述

3．2数据预处理

3．3模型结构

3．3．1词嵌入层

3．3．2词匹配层

3．3．4预测层

3．4实验

3．4．1实验数据集

3．4．2基线模型

3．4．4实验结果与分析

3．5本章小结

第4章基于Transformer的角色感知检索对话模型

4．1问题描述

4．2模型结构

4．2．1嵌入表示层

4．2．2Transformer编码层

4．2．3匹配层

4．2．4聚合层

4．2．5预测层

4．3实验

4．3．1实验数据集

4．3．2基线模型

4．3．3评估指标

4．3．4实验结果与分析

4．4本章小结

结论

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表学术论文

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