采用拼音降维的中文对话模型

• 作者: 吴邦誉 周越 张朋柱 赵群飞
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 对话模型 拼音特征 注意力机制
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 问答、对话、阅读理解
• 页码范围: 113-121
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5939字
• 语种: 中文

摘要

对话是自然语言处理的一个重要研究领域,其成果已经得到广泛的应用.然而中文对话模型训练时由于字词数量庞大,必然会面临模型复杂度过高的问题.为解决此问题,该文首先将对话模型的汉字输入转化为拼音输入并将拼音分为声母、韵母和声调三个部分,以此减小输入的字词数量.然后以嵌入编码的方法将拼音信息组合为图像形式,再通过全卷积神经网络(FCN)和双向Long Short Term Memory(LSTM)网络提取拼音特征.最后采用4层的Gated Recurrent Units(GRU)网络对拼音特征进行解码以解决长时记忆问题,得到对话模型的输出.在此基础上,模型在解码阶段加入了注意力机制,使模型的输出可以更好地与输入进行对应.为对提出的中文对话模型进行评价,该文建立了应用于医疗领域的中文对话数据库,并以BLEU和ROUGE_L为评价指标在该数据库上对模型进行了测试.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周越	上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室	60	976	18.0	30.0
2	赵群飞	上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室	58	494	12.0	17.0
3	张朋柱	上海交通大学安泰经济与管理学院管理信息系统系	152	1491	20.0	30.0
4	吴邦誉	上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室	1	0	0.0	0.0