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面向聊天机器人的情绪识别技术研究

发布时间:2024-04-10 00:04
  近年来,随着自然语言处理技术的快速发展,聊天机器人受到了很多关注,并逐渐成为了学术界和工业界的研究热点。聊天机器人不断发展进步,应用范围不断扩大,人们对它也有了更高的要求,希望聊天机器人在关注对话内容和对话任务的同时,也可以与人进行更深入的情感交流。这就要求聊天机器人可以理解人的情绪,并作出合乎常情的情感表达。其中,情绪理解作为合理情感表达的基础,在聊天机器人中就具有十分重要的研究意义。本文主要围绕聊天机器人中的情绪识别问题展开研究。不同于文本情感分析中句子级的情绪识别,对话中的话语并不是孤立的,因此对话中的情绪识别需要更多地考虑对话中的要素,并探索这些要素对情绪识别的作用。本文主要考虑了对话中的三种不同要素,并设计了三种有针对性的对话情绪识别方法,探究引入这些要素对情绪识别性能的实际影响,本文主要的研究内容包括:(1)针对对话中存在的上下文内容信息,本文主要提出一种基于层次化网络的对话情绪识别技术,通过话语和上下文两级编码器对对话进行端到端的层次化建模,以实现对上下文内容信息的有效利用,达到提升情绪识别性能的目的。(2)针对对话中存在的上下文情绪信息,本文主要提出一种基于迭代增强机制...

【文章页数】:55 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图2-2RNN模型时间展开结构示意图

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图2-3LSTM单元结构示意图

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图4-3Luong等人提出的局部注意力的结构图[42]

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本文编号:3949836

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