基于TextCNN情感预测器的情感监督聊天机器人

聊天机器人是自然语言处理的热门研究领域之一。现有的生成式聊天机器人一般基于Sequence-to-Sequence模型实现,即使用循环神经网络将问题编码成高维语义向量,再将该向量解码成回复。但是由于解码只使用单一的语义向量,容易生成普适回复。针对上述问题,提出了基于TextCNN情感预测器的情感监督聊天机器人,利用TextCNN情感预测器,由问题直接获得回复的情感表示,在Sequence-to-Sequence模型中引入更准确的情感特征,并通过情感监督方法学习情感表达方式。实验表明该模型能有效地提高聊天机器人的回复质量。