应用于校园心理咨询的对话匹配度预测模型

聊天机器人在学术界及工业界均受到了广泛的关注.目前在学术界,关于端到端对话回复的研究成果众多.其中,采用数据驱动的对话回复研究方法占主要地位,且多基于深度神经网络学习与理解自然语言.已有的对话回复模型多针对开放领域.在聊天机器人中比较成熟的应用目前也多为娱乐型聊天机器人.专业领域内的聊天机器人(如心理咨询聊天机器人)目前还多基于规则及模板.为了提高心理咨询类聊天机器人的智能性,提出一种应用于校园心理咨询场景下的对话匹配度建模方法,该方法基于心理咨询网站及贴吧语料,提取单词及句子在心理咨询类别上的相关特征,并将此特征应用于机器学习及深度学习网络中进行句对匹配度建模.与传统的开放领域内句对匹配模型相比,该模型利用了心理咨询的领域分析知识,能够达到更好的匹配效果.     

针对Web论坛的一种结构化数据自动抽取方法

由于网页布局设计的复杂性和用户发表帖子的灵活性,从论坛网页中抽取结构化的数据是一项未能很好解决并非常具有挑战性的任务。本文提出了一种从任意的论坛站点中自动抽取结构化数据的通用解决方案,通过分析网页结构发现列表页和帖子页中的数据记录,并利用一组产生式规则从发现的数据记录中抽取结构化的数据。实验结果表明该方法在抽取论坛数据记录方面明显优于已有的方法,对论坛帖子的标题、作者、发表时间和内容文本块等元数据的抽取达到了较高的准确率。     

一种融合PageRank的协同过滤帖子推荐方法

针对贴吧用户面临严重的信息过载问题,提出一种基于用户信息的协同过滤帖子推荐方法.分析帖子推荐的属性特点后,首先利用一个融合了用户评论行为的PageRank算法去判断参与一个帖子讨论中各用户的重要性,主要考虑各用户之间的回复关系以及各用户之间回复的时间关系;然后把PageRank得分高的用户作为聚类中心进行k-means聚类;最后把帖子中聚类得到的用户与推荐系统使用者通过协同过滤算法计算相似度,并结合用户的PageRank得分,选择与用户相关度较高的帖子作为推荐结果.实验结果表明,该模型比现在使用的热门帖子推荐有着更好的表现.     

基于CART算法的网络新闻关键词抽取模型研究

文章首次把CART决策树方法应用在关键词抽取工作中,并引进相似度进行了决策树方法的改进.在对特征值选择时,根据档案文本书写特征及习惯,选取档案文本的标题、档案关键词词性组合作为特征向量,并基于以往关键词抽取的先验知识加入词位置、相对频数、词语组合个数等作为特征向量.在CART决策树方法基础上,通过引入Jaccard系数合并相似度高的属性元素改进算法,来提高分类的准确率以及减小算法的复杂度.文章选取大量文本作为训练集,通过CART决策树方法进行训练学习而建立模型,建立好的模型能大大减少关键词抽取工作量,并提高关键词抽取的准确率.     

网络论坛人类行为动力学实证分析

从帖子和用户两个角度对网络论坛的人类行为动力学特征进行实证统计和分析.对帖子属性的统计分析发现,帖子的回复次数、吸引的不同用户数均服从幂律分布,而帖子的浏览次数分布没有明显的规律性;帖子的浏览次数和回复次数之间存在明显的正相关性,且二者的比值大于等于10.对用户发帖、回帖行为的统计分析发现,用户发帖数、回帖数、回复的不同主帖数均服从幂律分布,说明网络论坛用户行为具有很强的异质性,大多数用户很少发帖或回帖,关注范围也比较小,只有少数活跃用户经常发帖或回帖,关注面非常广;还发现单个用户单日回帖数以及单个用户针对单个主帖的回复数也均服从幂律分布,存在少数用户在个别日子里发表大量回帖和少数用户针对少量主帖发表大量回帖的现象.这些结论对于在线用户行为建模具有重要的指导意义,也为网络舆情监控和网络水军发现提供了新的思路.     

基于句类模型的人机对话系统语句库设计

针对目前人机对话系统智能性较低、语句库领域受限的现状,设计了面向日常生活常用话题的机器人回复语句库,用于日常生活聊天.语句库以汉语句子类型中的句类为模型,构建了涵盖日常生活常用的28个话题范围的900句语句库.通过关键词语的替换可以扩展出更多的语句,从而用于更广泛领域的人机对话交流,增加了语句库的完善性,尽量避免了出现答非所问的情形.同时该构建方法降低了人工构建语句库的工作量,而且由于语句库较小,确保了系统实现的实时性.人机交互对比实验表明:该语句库实现了使用较少的语句就基本可以进行日常话题的对话,满意度高于对比网络聊天机器人小i,使得人机交互更加友好.     

聊天机器人换个方式聊天

2013年,电影《她》讲述男主人公西奥多与人工智能聊天机器人从相识到相爱的过程,引发了整个社会对机器人应用的丰富想象与深入思考.抛开人工智能的社会伦理问题,近年来,自然语言处理技术取得飞速突破,机器学习、深度学习的概念成为热点,六十年前图灵提出的人工智能想法或许会在聊天机器人(Chatbot)身上实现. 2016年4月13日,Facebook全球研发者大会(F8)上,Facebook对外公开了聊天机器人开发者平台Mesenger Platform(测试版)以及API等开发者工具,可供开发者在Messenger应用上面开发Bot.随之而来的是Google、微软、Amazon等众多科技巨头在聊天机器人领域加强布局.“互联网女皇”Mary Meeker在2016年的报告中,也特别强调当下互联网行业的两大趋势:聊天机器人和语音交互.     

艺术品评论论坛的设计

利用Access数据库,用C#语言实现艺术品评论论坛的制作。设计实现会员注册与登录。在登录后可以在论坛中执行各种操作,登录的会员可以发帖子,查看及回复帖子,查看艺术品小知识版块和赏鉴商品。后台实现了管理员管理会员信息。     

网络聊天机器人在大学英语教学中的运用

网络聊天机器人是当今科学技术的新兴产物。本文根据相关理论与实践探讨了网络聊天机器人在英语口语训练中的优势和可行性,并通过具体教学实践论证了网络聊天机器人在英语教学中的实用性和普及推广价值。     

基于ASP.NET的校园论坛网站的设计

本文针对建立校园论坛的必要性,利用ASP.NET和Microsoft Access2007设计开发了校园论坛网站。同时对系统的功能特点、设计方案和安全性的实现方法进行了介绍。该系统实现了帖子的发布、回复、查看和后台动态管理,具有一定的实际应用价值。