一种FAQ问答与对话树的融合算法研究

会话系统为人机交互回答用户提出的查询和问题提供了一种灵活便捷的操作方法。常规的会话系统分为FAQ问答系统和任务型对话系统两类。在FAQ问答系统中,用户需要提供详细具体的信息以方便系统检索返回正确的答案,但是无法得到定制化的答案;在任务型对话系统中,用户必须按照系统定义好的多轮对话交互路径,才能达到最终的目标结果。文章提出一种融合FAQ和任务对话树的方法,解决FAQ和任务型对话树各自的缺点,同时允许领域专家创建对话树,基于该对话树生成训练数据。在实验环境下测试结果表现优秀。

基于对话内容的交互型文本会话主题挖掘

传统的主题挖掘模型一般仅从交互型文本中挖掘出文档主题,为了能够从中挖掘出会话主题并提高挖掘模型的普适性,提出了一种基于对话内容的交互型文本会话主题生成模型。首先通过分析交互型文本的特征,基于主题树的概念,定义了一个5层结构的对话生成树。以此为基础,再基于LDA构建会话主题生成模型(ST-LDA)。最后采用吉布斯抽样法对ST-LDA进行推导,得到会话主题及其分布概率。使用实际数据进行验证,结果表明,ST-LDA模型可以从交互型文本中有效地挖掘出会话主题。此外,成果可以降低分类算法的复杂度,回溯主题—参与者关联关系,具有较好的普适性。

鸟与树的对话

鸟说：你为什么站在这里树说：因为根在哪里

树与鸟的对话

一棵杨桃树看见一只鸟飞过去，就高声把鸟叫住：“鸟哥哥，我的杨桃已经熟透，要不要来吃一点呀!” 鸟笑着说：“不了，不了，我还是飞到更远的山上找别的东西吃。”