基于深度学习模型的汉语自动回复机器人设计与开发文献综述

 2022-03-18 21:36:59

  1. 课题介绍

本次毕业设计的题目我所选取的课题是《基于深度学习模型的汉语自动回复机器人设计与开发》,随着社会的发展和人名生活水平的提高,计算机技术被广泛应用各个民生领域,计算机曾经对于普通大众来说是遥不可及的高端技术,而随着时代的发展,人机交互技术不断发展提高,普通人接触计算机的技术门槛在降低,同时也更能利用计算机为自己活动,生活提供便利,聊天机器人技术是广泛人机交互技术中的一种,良好的聊天机器人实现可以极大提升用户的使用体验,也可以帮助许多人完成对计算机的无障碍使用。

  1. 研究背景

近年来,随着互联网数据大规模增长,计算机硬件成本的下降,软件生态系统的丰富,使各种机器学习技术,得以获得应用并进入很多普通大众的生活中。聊天机器人作为一种具有良好的人机交互性产品,逐渐成为了学术界和工业界的研究重点。与往常我们随谈论的与计算机进行技术交流的程序语言不同,聊天机器人应用是一种通过接受用户输入的自然语言用户进行完整交互的计算机程序。

最早的聊天机器人可以追溯到1966年,麻省理工学院的Joesph Wezenbaum 开发了一款用于临床治疗中模仿心理医生的聊天机器人。近年来许多企业在聊天机器人的技术探索和产品落地方面投入了巨大的人力和物力并取得了不错的成果。如微软的聊天机器人小冰,苹果公司的个人语音助手Siri,阿里巴巴的小蜜等都是任务驱动的聊天机器人。

  1. 发展历史

“人工智能之父”图灵对于机器能否思考的设问开启了人们对于聊天机器人相关的研究工作,有他提出的经典图灵测试也被认为是人工智能的终极目标。从应用领域上,聊天机器人划分为封闭域和开放域。封闭域聊天机器人通常被应用与目标明确的特定任务,而开放域聊天机器人的泛化能力更强,更接近与真实的人交流。

Elizza是人类建造的第一个聊天机器人(当时称为陪聊机器人),它于1966年在麻省理工学院被创造出来。是用于临床治疗中模仿心理医生的聊天机器人。在1972年Elizza之后,另一个著名的聊天机器人Parry在斯坦福大学被创造出来。这个聊天机器人被称为Elizza的一个变体,但是说话时会持有自己的态度。

受到ELIZA聊天机器人的启发,理查德·华勒斯(Richard S. Wallace)博士在1995年开发了ALICE[3]系统。并于1998年开始开源,目前全世界有超过500个开发者为ALICE项目贡献代码。值得注意的是,随着ALICE一同发布的AIML(Artificial Intelligence Markup Language)目前被广泛应用在移动端虚拟助手的开发中。尽管ALICE采用的是启发式模板匹配的对话策略,但是它仍然被认为是同类型聊天机器人中性能最好的系统之一。

·本世纪后,两种聊天机器人技术被广泛应用,基于检索式的对话生成,从知识库中寻找最合的回复,以及生成式聊天机器人,基于编码器-解码器模型逐字生成回复。

  1. 国内外研究现状

现代以来,随着互联网数据的爆发增长,硬件成本的降低,同样得益于机器学习,深度学习技术的发展。基于检索式和生成式的聊天机器人技术是被讨论的最多的。检索式技术的聊天机器人所使用的回复苏剧通常是预先存储且实现定义的数据,而不像生成式模型那样可以创造出未知的回复内容,检索式模型输入通过接受上下文,和一个可能的候选答案,通过对答案进行评价,寻找到最合适的回复。生成式聊天机器人,采用的模型则是编码-解码的生成模式,输入一个语句,生成并返回另一个语句,目前他的缺点也很明显不够稳定,输出有可能令人难以理解。对于不同语种,处理时也需要不同的考虑,对于英语的分词很明显,而对于中文,分词也将是聊天机器人技术重要的一环。

  1. 总结

本次毕设在按照学校学院选好题目后,毕设指导范老师及时下发任务书并给了相应的参考文献,为我的文献综述和毕设规划带来了极大的便利,自己在找材料的时候尤其是外语文献,查找不精准,无法有效筛选对自己有用的信息,很容易消耗极大的人力物力,在此对范老师耐心的指导帮助表示由衷的感谢。

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