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题名基于BiLSTM的智能语音餐厅推荐方法
被引量:1
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作者
吴思贤
何勇军
李辰阳
邓培至
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机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《物联网技术》
2021年第2期27-31,共5页
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基金
黑龙江省大学生创新创业训练计划项目(201910214111)
国家自然科学基金(61673142)。
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文摘
为了方便人们在就餐前选择餐厅,提高就餐效率,文中提出一种基于双向长短时记忆网络的智能语音餐厅推荐方法。首先利用长短时记忆网络进行意图识别,再利用BiLSTM实现餐厅推荐系统中的实体提取,便于系统根据用户所提供的实体信息结合用户意图做出相应反馈。根据意图识别在餐厅推荐系统中的实际应用情况,准备充分的意图识别数据,确定意图识别方案。同时,文中采用基于Rasa_Core的对话管理机制制定对话场景来训练对话管理模型,在用户意图的指引下利用训练好的模型可以选择最优的反馈动作,达到机器与人的有效沟通。
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关键词
智能语音餐厅推荐
双向长短时记忆网络
rasa_core
意图识别
知识库
对话管理
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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