基于Transformer和Bi-directionGRU的语义增强端到端对话系统

"语义增强的端到端对话系统——张文静，鄂海红，宋美娜" 在人工智能领域，端到端任务型对话系统是一个备受关注的研究方向，它相较于传统的分模块化处理方法（如语音识别、自然语言理解、对话管理、自然语言生成等组成的流水线）具有显著优势。端到端系统可以更好地适应不同场景，其迁移性强，减少了对人工设计和调整的依赖，从而节省了大量的人力成本。 当前的端到端对话系统主要采用编码-解码架构，如Transformer或RNN（循环神经网络）变体，如Bi-directional Gated Recurrent Unit (Bi-GRU)。然而，这类模型普遍存在的问题是语义理解能力有限，无法有效地抽取和利用对话历史中的关键信息，同时由于受限于词汇表，往往难以生成不在词汇表中的词汇，导致回复质量不高。 针对这些问题，该文提出了一种基于Transformer和Bi-GRU的层级语义编码器，旨在增强模型对对话历史的深度语义抽取能力。这种编码器能够捕捉到对话中的复杂关系和上下文信息，提高对用户意图的理解。在解码阶段，引入了复制机制，这允许模型在生成响应时不仅考虑上下文信息，还能灵活地引用对话历史和外部知识库中的信息，有效解决了词汇表限制问题。 实验在InCarAssistant公开数据集上验证了该模型的性能，表明该语义增强的端到端对话系统在理解和生成对话响应方面有显著提升，证明了模型的有效性和创新性。该研究对于推动任务型对话系统的智能化和实际应用具有重要的理论与实践价值。 关键词涉及的领域包括计算机应用技术、端到端任务型对话、Transformer模型、Bi-GRU以及复制机制。这些关键技术在自然语言处理中扮演着核心角色，特别是Transformer在序列建模上的优异性能，Bi-GRU对上下文信息的双向捕获，以及复制机制在生成非词汇表词汇方面的贡献，都是提升对话系统性能的关键手段。该文的研究工作为构建更加智能和灵活的对话系统提供了新的思路和解决方案。