【摘 要】
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[目的/意义]针对现有图书馆数字参考咨询人机对话机器人在对话回复内容方面的局限,提出一种融合人物画像的对话生成模型,使其回复更具个性化和趣味性,以提升图书馆智能咨询服
【机 构】
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哈尔滨学院图书馆; 黑龙江大学信息管理学院; 哈尔滨工业大学机电工程学院;
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“社交媒体突发公共事件的协同应急机制研究”(项目编号:14CXW045);2018年黑龙江大学研究生学术交流项目“基于深度学习的开放数据与数据安全政策协同度判定”研究成果之一
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[目的/意义]针对现有图书馆数字参考咨询人机对话机器人在对话回复内容方面的局限,提出一种融合人物画像的对话生成模型,使其回复更具个性化和趣味性,以提升图书馆智能咨询服务效果。[方法/过程]利用人机对话技术,对图书馆数字参考咨询服务中的用户和问题进行自动建模,建模方式分为个性化回复风格建模和特定用户属性建模。在个性化回复风格建模上,提出一种基于对话表示和相关性回复建模方法,该方法在学习到对话相关性的同时,利用个性化文本生成个性化的回复;在用户个人属性建模方面,基于信息抽取技术生成用户的人物画像。[结果/结论]实验结果表明,所提出的个性化回复生成模型优于已有的回复生成模型,人物画像识别的F值达到了99.8%。
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