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基于情感增强的对话模型的设计与实现

论文目录
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
 1.1 研究背景及意义第10-11页
 1.2 国内外研究现状第11-13页
 1.3 论文主要研究内容第13-14页
 1.4 论文组织结构第14-16页
第二章 相关理论与技术基础第16-27页
 2.1 对话文本的序列表示第16-17页
 2.2 情感对话生成模型ECM第17-19页
 2.3 个性化对话生成相关模型第19-20页
 2.4 深度学习相关技术第20-26页
  2.4.1 循环神经网络第20-23页
  2.4.2 序列到序列模型第23-24页
  2.4.3 注意力机制第24页
  2.4.4 强化学习第24-25页
  2.4.5 生成对抗网络第25-26页
 2.5 本章小结第26-27页
第三章 基于生成对抗网络的情感对话生成研究第27-41页
 3.1 引言第27页
 3.2 问题描述第27-28页
 3.3 基于生成对抗网络的情感对话生成模型第28-34页
  3.3.1 模型整体架构第28页
  3.3.2 基于序列到序列的生成器第28-30页
  3.3.3 教师激励机制第30-31页
  3.3.4 基于双向长短时记忆网络的内容判别器第31-32页
  3.3.5 基于双向长短时记忆网络的情感判别器第32-33页
  3.3.6 模型训练第33-34页
 3.4 实验与分析第34-39页
  3.4.1 实验环境第34页
  3.4.2 实验数据集第34-35页
  3.4.3 实验评价指标第35-36页
  3.4.4 实验参数设置和对比模型第36页
  3.4.5 实验结果分析第36-38页
  3.4.6 具体案例分析第38-39页
 3.5 本章小结第39-41页
第四章 基于个性化的情感对话生成研究第41-49页
 4.1 引言第41页
 4.2 问题描述第41页
 4.3 基于个性化的情感对话生成模型第41-44页
  4.3.1 模型整体架构第42页
  4.3.2 情感分类器第42-43页
  4.3.3 信息集探测器第43页
  4.3.4 模型目标函数第43-44页
 4.4 实验与分析第44-48页
  4.4.1 实验环境和数据集第44-45页
  4.4.2 实验评价指标第45页
  4.4.3 实验参数设置和对比模型第45-46页
  4.4.4 实验结果分析第46-47页
  4.4.5 具体案例分析第47-48页
 4.5 本章小结第48-49页
第五章 情感对话系统的设计与实现第49-57页
 5.1 整体框架设计第49页
 5.2 客户端模块第49-52页
 5.3 服务端模块第52-53页
 5.4 对话生成模块第53页
 5.5 测试环境第53页
 5.6 系统功能测试第53-56页
 5.7 本章小结第56-57页
第六章 总结与展望第57-59页
 6.1 总结第57-58页
 6.2 不足与展望第58-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-64页
攻读学位期间取得的研究成果第64页

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