|
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 |
本篇论文共64页，点击
这进入下载页面 |
|
| Copyright(C) All Rights Reserved |
| 客服QQ：304386486 |
| 目录由用户 shw20** 提供，作者删除入口请点击这里 |