一种用于CBR推理机的案例学习算法研究

• 作者: 李潇 林云汉 闵华松
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 案例学习 CBR推理机 seq2seq模型 智能机器人
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3689-3693
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.12.038

摘要

案例学习是CBR(case-based reasoning)推理机的重要环节,但由于案例的多样性以及对领域的依赖性,导致CBR系统中案例自动生成困难的问题.针对这一问题,提出将seq2seq (sequence-to-sequence)模型用于案例学习.通过seq2seq模型自动生成案例,引入attention机制,提高seq2seq模型生成案例的效果,并利用潜在语义分析(latent semantic analysis,LSA)对网络爬取的语料库进行筛选,利用过滤后的语料库对模型进行训练,最后提出一种基于三元组的评估方法,对生成案例进行评估和存储,从而实现CBR推理机的自主学习.最终将改进的案例学习系统应用到实际的智能机器人上进行验证,测试结果表明该方法具有可行性,且能够有效提高机器人的智能性及易用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闵华松	武汉科技大学信息科学与工程学院	66	568	14.0	20.0
2	李潇	武汉科技大学信息科学与工程学院	1	3	1.0	1.0
3	林云汉	武汉科技大学信息科学与工程学院	1	3	1.0	1.0