微博對(duì)話的自動(dòng)回復(fù)生成.pdf

1、在自然語(yǔ)言處理中，人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)主要關(guān)注如何給真人說(shuō)的一句話作出合理的回應(yīng)，這涉及到文本、語(yǔ)音、圖形等方面的專業(yè)計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)。傳統(tǒng)的對(duì)話系統(tǒng)大多數(shù)是基于某個(gè)領(lǐng)域的，有著固定的架構(gòu)以及實(shí)現(xiàn)理論，雖然部分已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了商用，但是需要大量的人工來(lái)收集知識(shí)庫(kù)并且設(shè)計(jì)對(duì)話規(guī)則，耗時(shí)、不靈活并且領(lǐng)域局限性太強(qiáng)。現(xiàn)有的少量的領(lǐng)域開放型對(duì)話系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法紛亂紛雜，沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)方法，并且大多數(shù)效果很差。而本研究另辟蹊徑，嘗試研究如何給出一條微博的合理自動(dòng)回

2、復(fù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法去學(xué)習(xí)對(duì)話特征，致力于實(shí)現(xiàn)一個(gè)沒(méi)有領(lǐng)域限制的人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)。
　　本文主要提出了一種基于短語(yǔ)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯的回應(yīng)自動(dòng)產(chǎn)生方法，其目的是從推特狀態(tài)—回應(yīng)平行語(yǔ)料中獲取英語(yǔ)對(duì)話特征。我們把回應(yīng)推特狀態(tài)的過(guò)程規(guī)范化到一個(gè)單語(yǔ)機(jī)器翻譯過(guò)程，該過(guò)程分為兩個(gè)階段。第一個(gè)階段是提煉語(yǔ)料，主要是運(yùn)用對(duì)齊模型將每一個(gè)狀態(tài)—回應(yīng)對(duì)中的未對(duì)齊部分移除，保留已經(jīng)很好的對(duì)齊部分；第二個(gè)階段是自動(dòng)回應(yīng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯，在提煉過(guò)的語(yǔ)料