基于seq2 seq和Attention模型的聊天机器人对话生成机制研究

• 作者: 吴石松 林志达
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: seq2 seq Attention模型 聊天机器人 对话 生成机制 拓展
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 自动化应用
• 页码范围: 186-189
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.07.186

摘要

针对传统的聊天机器人对话生成机制词识别率低的情况,电网企业设计一种基于seq2 seq和Attention模型的聊天机器人对话生成机制.采用最大匹配分词算法对语义匹配,由于中文领域中存在词语具有多种意思的情况,根据语义匹配结果,寻找对话中的相似词语,对聊天机器人的对话关键词进行拓展.在此基础上,利用seq2 seq模型对词向量编码和分解,结合词向量编码和分解结果与语义匹配结果,生成聊天机器人对话中的特征向量,并利用Attention模型查找聊天对话中相似成分和相异成分,根据相似度最高的问题对应的答案反应出去,进行对话,以此完成基于seq2 seq和Attention模型的聊天机器人对话生成机制的研究.实验对比结果表明,此次设计的对话生成机制比传统的生成机制词的识别率高,能够识别正确的语句,保证在实际对话中做出正确的反应.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林志达		16	14	2.0	3.0
2	吴石松		3	0	0.0	0.0