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基于ABSA与动态少样本提示的主观知识对话回复生成模型
被引量：
1
1
作者
饶东宁
庄杰涛
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第6期1706-1712,共7页
在最新的任务导向型对话系统挑战中,有效利用主观知识(如个人见解)对于满足用户的特定需求至关重要。然而,由于此类知识具有个体主观性的特征,如何有效地整合和利用这些信息成为了研究的关键焦点。提出一种名为DynSense的方法,旨在解决...
在最新的任务导向型对话系统挑战中,有效利用主观知识(如个人见解)对于满足用户的特定需求至关重要。然而,由于此类知识具有个体主观性的特征,如何有效地整合和利用这些信息成为了研究的关键焦点。提出一种名为DynSense的方法,旨在解决从多条相关用户主观意见中生成全面且概括性回复的挑战。DynSense首先运用基于方面的情感分析(ABSA)技术来解析主观知识片段中的方面及其情感极性,并实现用户询问与知识片段的对齐。接着,利用先进对话模型结合对话上下文及经ABSA增强的信息生成回应。特别设计的DynMatch算法通过动态选择与当前查询最相似的高质量知识片段作为少样本提示(few-shot prompts),以引导模型生成更贴切的回复。实验结果表明,DynSense展现出对潜在语义特征和情感倾向的卓越捕捉能力,实现了精准、全面且高度贴合过往用户评价的回复。与现有模型相比,DynSense在SKTOD基准上的各项评估指标均有显著提升。
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关键词
任务导向型对话系统
主观知识
基于方面项的情感分析
动态少样本提示
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职称材料
面向任务的基于深度学习的多轮对话系统与技术
被引量：
12
2
作者
姚冬
李舟军
+4 位作者
陈舒玮
季震
张锐
宋磊
蓝海波
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第5期232-238,共7页
自然语言是人类智慧的结晶,以自然语言的形式与计算机进行交互是人们长久以来的期待。随着自然语言处理技术的发展与深度学习方法的兴起,人机对话系统成为了新的研究热点。人机对话系统按照功能可以分为任务导向型对话系统、闲聊型对话...
自然语言是人类智慧的结晶,以自然语言的形式与计算机进行交互是人们长久以来的期待。随着自然语言处理技术的发展与深度学习方法的兴起,人机对话系统成为了新的研究热点。人机对话系统按照功能可以分为任务导向型对话系统、闲聊型对话系统、问答型对话系统。任务导向型对话系统是一种典型的人机对话系统,旨在帮助用户完成某些特定的任务,有着十分重要的学术意义和应用价值。文中系统地阐述了一种在实际工程应用中的任务导向型对话系统的通用框架,主要包括自然语言理解、对话管理以及自然语言生成3个部分;介绍了上述各部分所采用的经典深度学习和机器学习方法。最后,对自然语言理解任务进行了实证性的实验验证与分析,结果表明文中内容可以为任务导向型对话系统的构建提供有效指导。
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关键词
任务导向型对话系统
自然语言理解
对话
管理
自然语言生成
深度学习
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职称材料
“AI好老师”智能育人助理系统关键技术
被引量：
17
3
作者
陈鹏鹤
彭燕
余胜泉
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2019年第2期12-22,共11页
近年来,人工智能逐渐被用于解决长期制约教育发展的关键问题。本研究关注如何利用人工智能技术解决教育中的育人问题。育人对智能助理系统的要求体现在领域知识的系统化、问题分析的综合化以及问题咨询过程的智能化等方面。因此,本研究...
近年来,人工智能逐渐被用于解决长期制约教育发展的关键问题。本研究关注如何利用人工智能技术解决教育中的育人问题。育人对智能助理系统的要求体现在领域知识的系统化、问题分析的综合化以及问题咨询过程的智能化等方面。因此,本研究利用人工智能的前沿技术,设计和开发智能育人助理——AI好老师,帮助教师和家长矫正孩子的问题行为,促进孩子健康成长。具体而言,AI好老师利用人工智能领域的知识图谱技术,基于不同育人数据,定义育人知识模式,进行知识的获取和融合,构建育人领域的知识图谱。在此基础上,AI好老师利用人工智能领域的任务导向型对话系统技术和基于知识图谱的推理技术,通过自然语言交互,实现育人问题的智能咨询,自动诊断教师或家长的育人问题,分析原因并给出相应的解决对策。未来,AI好老师将在机器人的结合、智能问答的功能、模型的提升、学生信息的自动获取以及案例的主动收集等方面进一步发展。
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关键词
育人
智能育人助理
AI好老师
知识图谱
任务导向型对话系统
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职称材料
题名
基于ABSA与动态少样本提示的主观知识对话回复生成模型
被引量：
1
1
作者
饶东宁
庄杰涛
机构
广东工业大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第6期1706-1712,共7页
基金
广东省自然科学基金面上项目(2021A1515012556)。
文摘
在最新的任务导向型对话系统挑战中,有效利用主观知识(如个人见解)对于满足用户的特定需求至关重要。然而,由于此类知识具有个体主观性的特征,如何有效地整合和利用这些信息成为了研究的关键焦点。提出一种名为DynSense的方法,旨在解决从多条相关用户主观意见中生成全面且概括性回复的挑战。DynSense首先运用基于方面的情感分析(ABSA)技术来解析主观知识片段中的方面及其情感极性,并实现用户询问与知识片段的对齐。接着,利用先进对话模型结合对话上下文及经ABSA增强的信息生成回应。特别设计的DynMatch算法通过动态选择与当前查询最相似的高质量知识片段作为少样本提示(few-shot prompts),以引导模型生成更贴切的回复。实验结果表明,DynSense展现出对潜在语义特征和情感倾向的卓越捕捉能力,实现了精准、全面且高度贴合过往用户评价的回复。与现有模型相比,DynSense在SKTOD基准上的各项评估指标均有显著提升。
关键词
任务导向型对话系统
主观知识
基于方面项的情感分析
动态少样本提示
Keywords
task-oriented dialogue systems
subjective knowledge
aspect-based sentiment analysis(ABSA)
dynamic few-shot prompts
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向任务的基于深度学习的多轮对话系统与技术
被引量：
12
2
作者
姚冬
李舟军
陈舒玮
季震
张锐
宋磊
蓝海波
机构
国网冀北电力有限公司
北京航空航天大学计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第5期232-238,共7页
基金
国家自然科学基金(U1636211,61672081)
软件开发环境国家重点实验室课题(SKLSDE-2019ZX-17)
国网人工智能技术在调控运行全过程安全管控中的应用研究项目(520101180044)。
文摘
自然语言是人类智慧的结晶,以自然语言的形式与计算机进行交互是人们长久以来的期待。随着自然语言处理技术的发展与深度学习方法的兴起,人机对话系统成为了新的研究热点。人机对话系统按照功能可以分为任务导向型对话系统、闲聊型对话系统、问答型对话系统。任务导向型对话系统是一种典型的人机对话系统,旨在帮助用户完成某些特定的任务,有着十分重要的学术意义和应用价值。文中系统地阐述了一种在实际工程应用中的任务导向型对话系统的通用框架,主要包括自然语言理解、对话管理以及自然语言生成3个部分;介绍了上述各部分所采用的经典深度学习和机器学习方法。最后,对自然语言理解任务进行了实证性的实验验证与分析,结果表明文中内容可以为任务导向型对话系统的构建提供有效指导。
关键词
任务导向型对话系统
自然语言理解
对话
管理
自然语言生成
深度学习
Keywords
Task-oriented dialogue system
Natural language understanding
Dialog management
Natural language generation
Deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
“AI好老师”智能育人助理系统关键技术
被引量：
17
3
作者
陈鹏鹤
彭燕
余胜泉
机构
北京师范大学未来教育高精尖创新中心
出处
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2019年第2期12-22,共11页
基金
教育部哲学社会科学研究重大课题"‘互联网+’教育体系研究"(16JZD043)
教育部人文社会科学研究青年基金项目(17YJCZH116)
文摘
近年来,人工智能逐渐被用于解决长期制约教育发展的关键问题。本研究关注如何利用人工智能技术解决教育中的育人问题。育人对智能助理系统的要求体现在领域知识的系统化、问题分析的综合化以及问题咨询过程的智能化等方面。因此,本研究利用人工智能的前沿技术,设计和开发智能育人助理——AI好老师,帮助教师和家长矫正孩子的问题行为,促进孩子健康成长。具体而言,AI好老师利用人工智能领域的知识图谱技术,基于不同育人数据,定义育人知识模式,进行知识的获取和融合,构建育人领域的知识图谱。在此基础上,AI好老师利用人工智能领域的任务导向型对话系统技术和基于知识图谱的推理技术,通过自然语言交互,实现育人问题的智能咨询,自动诊断教师或家长的育人问题,分析原因并给出相应的解决对策。未来,AI好老师将在机器人的结合、智能问答的功能、模型的提升、学生信息的自动获取以及案例的主动收集等方面进一步发展。
关键词
育人
智能育人助理
AI好老师
知识图谱
任务导向型对话系统
Keywords
educating people
intelligent educating assistant
AI Educator
knowledge graph
task-oriented dialogue system
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ABSA与动态少样本提示的主观知识对话回复生成模型
饶东宁
庄杰涛
《计算机应用研究》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向任务的基于深度学习的多轮对话系统与技术
姚冬
李舟军
陈舒玮
季震
张锐
宋磊
蓝海波
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
“AI好老师”智能育人助理系统关键技术
陈鹏鹤
彭燕
余胜泉
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2019
17
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职称材料
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