微博對話的自動回復生成.pdf

1、在自然語言處理中，人機對話系統(tǒng)主要關注如何給真人說的一句話作出合理的回應，這涉及到文本、語音、圖形等方面的專業(yè)計算機科學知識。傳統(tǒng)的對話系統(tǒng)大多數(shù)是基于某個領域的，有著固定的架構以及實現(xiàn)理論，雖然部分已經(jīng)實現(xiàn)了商用，但是需要大量的人工來收集知識庫并且設計對話規(guī)則，耗時、不靈活并且領域局限性太強?，F(xiàn)有的少量的領域開放型對話系統(tǒng)的實現(xiàn)方法紛亂紛雜，沒有標準的實現(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回

2、復，運用統(tǒng)計學方法去學習對話特征，致力于實現(xiàn)一個沒有領域限制的人機對話系統(tǒng)。
　　本文主要提出了一種基于短語的統(tǒng)計機器翻譯的回應自動產(chǎn)生方法，其目的是從推特狀態(tài)—回應平行語料中獲取英語對話特征。我們把回應推特狀態(tài)的過程規(guī)范化到一個單語機器翻譯過程，該過程分為兩個階段。第一個階段是提煉語料，主要是運用對齊模型將每一個狀態(tài)—回應對中的未對齊部分移除，保留已經(jīng)很好的對齊部分；第二個階段是自動回應系統(tǒng)實現(xiàn)，運用統(tǒng)計機器翻譯，在提煉過的語料