面向社区论坛多轮对话线索的连贯性评估方法研究

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1、硕士学位论文面向社区论坛多轮对话线索的连贯性评估方法研究REASEARCHONCOHERENCEEVALUATIONINTHEMULTI-TURNDIALOGUETHREADSBASEONCOMMUNITYFORUMS吴承泽哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP391.2学校代码：10213国际图书分类号：681.37密级：公开工程硕士学位论文面向社区论坛多轮对话线索的连贯性评估方法研究硕士研究生：吴承泽导师：王晓龙教授申请学位：工程硕士学科：计算机技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2018年

2、6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391.2U.D.C:681.37DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringREASEARCHONCOHERENCEEVALUATIONINTHEMULTI-TURNDIALOGUETHREADSBASEONCOMMUNITYFORUMSCandidate：WuChengzeSupervisor：Prof.WangXiaoLongAcademicDegreeAppliedfor：MasterofSc

3、ienceSpeciality：ComputerScienceandTechnologyAffiliation：SchoolofComputerTechnologyDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要近来，人机对话由于其潜在的巨大商业价值，吸引了越来越多的关注。而随着数据的累计以及机器学习、深度学习技术的发展，创建自动对话系统用来作为聊天伙伴已经成为了可能。

4、在现实生活中，有许多有关开放域对话系统的需求，比如对于空巢老人的情感陪伴、获取热点新闻事件的看法、甚至是帮助父母完成与孩子的沟通教育工作，成为孩子成长过程中沟通交流的伙伴。尽管现已有许多开放域对话系统的成品应用，例如小黄鸡、微软小冰等等，但效果并不尽如人意，大多数用户更多的抱着尝鲜的态度进行使用而非真正当作一个聊天的伙伴，因此开放域对话系统在未来仍有巨大提升空间。已有的研究工作更多的倾向于单论对话中，但是真实的对话通常有着对应的语境，需要考虑对话历史，因此本文将从多轮对话出发，研究开放域对话系统所需要的技术。本文

5、的研究内容归纳为以下三点：（1）多轮对话的连贯性评估。采用深度学习的方法构建对话系统需要大规模的对话语料，因此从网络论坛中抽取出大规模且语义连贯的多轮对话语料是十分关键的任务。本文采用深度学习方法进行训练，对多轮对话的语意连贯性进行评估，以获取高质量的多轮对话语料。（2）多轮对话语义匹配模型研究。考虑到对多轮对话整体进行评估涉及到较多因素比较复杂，因此我们进一步探讨了多轮对话中回复与上文的语义匹配度问题，希望利用深度学习模型在一定语境下，评估多轮对话是否与语境匹配。这也是构建检索式多轮对话系统的关键技术之一。本文

6、对不同语义相似度计算方式，以及基于表示的方式与基于交互的方式进行实验，并尝试通过深度学习模型抽取多轮对话中不同粒度的语义特征，最终在使用的训练集与测试集上得到了良好的效果。（3）多轮对话系统的构建。本文再最后一章中对多轮对话系统的构建进行了研究，并基于本文的前两章研究内容构建了简单的开放域多轮对话系统，实际运行中得到了不错的效果。关键词：多轮对话；聊天机器人；对话连贯性；语义匹配；深度学习；-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractRecently,dialogueSystemhasattractedm

7、oreandmoreattentionbecauseofitspotentialhugecommercialvalue.Withtheaccumulationofdataandthedevelopmentofmachinelearninganddeeplearningtechnologies,ithasbecomepossibletocreateanautomaticdialoguesystemforachatpartner.Indailylife,therearemanydemandsforopen-domai

8、ndialoguesystems,suchastheemotionalcompanionshipofemptynestelderly,theacquisitionofhotnewsevents,andevenhelpingparentscompletetargetofcommunicationandeducationwiththeirchildren.Althoughth