一种基于对话的电子商务推荐系统

提出了一种基于AIML的自然语言对话型的智能电子商务推荐系统.首先通过构建用户模型,对某类特定用户生成相应的产品推荐列表,从而完成系统对用户的首次产品推荐;其次通过引入AIML人工智能标记语言,构建专家知识库,通过系统与用户之间多次的自然语言交互,找到用户的兴趣点,修正首次的产品推荐列表.这种系统通过交互能力的改善和产品推荐准确性的提升,可以提高用户的满意度.     

Web网页知识获取技术

描述一种基于类自然语言理解的Web文本知识自动获取技术. 用领域文法描述Web网页文本,将该领域文法转换成描述句子信息的、符合正则表达式规范的规则,使用该规则把Web网页文本转换为表示网页知识的语义三元组,最后形成领域知识库. 试验数据表明,通过本技术生成的领域知识库中不同类型网页数据的召回率平均值是71.5%,准确率平均值是79.1%.     

基于小样本机器学习的跨任务对话系统

对话系统效果主要取决于自然语言理解与对话管理组件的表现。在构建特定领域的对话系统时,标注数据和语料不足、面临多轮对话中不合作对话的干扰,而且很难将一个构建完的系统扩展到新的领域。在少量特定领域样本的基础上,将来自机器翻译模型的双向编码表征预训练模型应用到意图识别模块,在对话管理组件提出了基于神经图灵机的循环嵌入对话策略,使系统具备了更强的特征抽取能力,并初步具备了跨任务对话能力。该对话策略通过神经图灵机对历史对话和系统行为给予了特别关注,在用户和系统记忆中使用了不同的注意力机制,有效地学习了对话状态与系统行为的向量嵌入。实验结果表明,在样本不足的垂直领域对话测试中更好地完成了意图识别与槽位填充,基本避免不合作对话导致的对话状态错乱,同时能够将学到的对话控制策略迁移到另一领域。     

自然语言上海市内出行路线问答系统

介绍了一个基于电话和Internet的限定领域的口语问答对话系统,该系统为出行者提供上海市任意两地间的最佳的出行路线.系统集成了语音识别、自然语言理解、语音合成以及对话管理技术;在语言理解中采用了部分句法分析,系统的实现通过对话管理中情景语义框架的定义和容错控制的设计来完成.文中还介绍了系统的构成,重点分析了语言理解和对话管理的设计,并对系统效率和理解能力作了评测.     

基于人工智能的英语口语交互教学系统的设计探索

基于人工智能技术搭建的英语口语交互教学系统,其核心是采用人工智能技术搭建一个机器人,然后“教”会机器人在不同场景下进行对话,再由“学会说话”的机器人扮演“交互对象”的角色和人进行英语对话,并且可以对对话进行评估和反馈,从而实现英语口语教学的目的。文章利用人工智能领域的自然语言处理技术,从智能交互口语教学系统的设计思想、主要特点、技术框架、消息处理机制角度探讨了此类系统和机器人的设计和开发,是外语教育人工智能化的创新性实践。     

对话系统中控制模型的比较研究

对话系统及其控制策略的研究和应用是当前人工智能研究的热点领域之一.目前应用比较广泛的对话控制模型有3种:基于模式匹配的、基于有限状态的和基于框架的对话系统.在研究了多种对话系统结构和控制算法的基础上,对它们的算法模型进行了分析、归纳和比较,讨论了它们各自的优劣以及适用的应用范围,为问答系统在不同条件下的应用提供了参考.最后对将来对话系统架构和控制算法的研究方向进行归纳和展望.     

基于问题模式匹配的智能答疑系统原型

智能答疑系统是将学生的问题和老师的解答有机地组织起来并存放至相应的答题库中，通过自然语言的语义理解技术来分析并自动的匹配学生所提出的问题，自动地给予问题解答的系统. 智能答疑系统能够给予提问者即时的回应，减轻教学人员的工作压力，在远程教学中具有重要意义.红棉智能答疑系统（原型系统）针对国内现有的智能答疑系统普遍存在的问题，借鉴了国外先进智能答疑系统的成功经验与设计理念，根据中文智能答疑的特殊需求，引入了基于概率的双向最大匹配分词算法、智能问题模式匹配、基于语义依存树的语义分析等技术进行智能问题分析，形成了具有更高答案召回率、合理性与正确性的新一代智能答疑系统.     

基于ALICE的汉语自然语言接口

分析人工智能聊天机器人ALICE的知识组织结构和推理机制,研究ALICE在处理汉语时需要解决的问题,提出利用语义语法扩展知识描述语言AIML的表达能力.采用不确定性推理进行模式搜索并对结果打分择优和答案动态提取,基于ALICE设计实现了一个汉语自然语言接口--CNLIS,系统结构与具体领域无关.实验结果表明,该接口移植方便,准确率和召回率可分别达到91.45%和91.70%.     

发展中的搜索引擎模式(二)

Ask Jeeves(http://www.ask.com) 基于自然语言智能答询系统的搜索引擎模式 与传统的目录查询、关键词查询模式相比,自然语言查询的优势体现在：一是使网络交流更加人性化;二是使信息查询变得更加方便、快速和准确。现在,已经有越来越多的搜索引擎宣布支持自然语言搜索特性,但是要建立真正的基于自然语言理解的智能答询系统,还存在很多的技术难点,如：如何理解自然语言及所代表的实际含义;如何根据问题找出用户实际想要的答案;如何建立大规模的知识库等。Ask Jeeves是第一个实现了智能答询系统的搜索引擎。用户只需输入简单的疑问…     

基于文本聚类和NLU的自动文摘研究

针对当前自动文摘方法的缺陷,提出了基于文本聚类和自然语言理解的自动文摘实现方法.将文本聚类引入自动文摘中,实现多文档的自动文摘.提出了基于标题和段首句的二次自动分词算法.实验结果表明,分词正确率和召回率均在95%以上.实现了面向塑料行业的基于文本聚类和自然语言理解的自动文摘系统,其多文档自动文摘的正确率和召回率都在75%以上.实验表明该方法可行,对自动文摘系统的设计具有借鉴意义和深入研究价值.     

一种基于对话的论据可接受性计算方法研究

辩论理论是近年来人工智能领域研究的热点。计算论据的可接受性是辩论系统的重要研究内容,只有可接受的论据才能作为后续理性决策或推理的依据。以计算论据的轻信可接受性为出发点,将计算论据的轻信可接受性转化为寻找可容许集的过程,提出了基于对话的计算论据可接受性的方法,并对该对话进行了形式化定义。设计了对话的控制规则。基于该对话对计算论据轻信可接受的充分必要条件进行了证明,最后以一个例子对该对话过程作了示例说明。     

基于自然语言处理的旅游景区智能讲解系统研究

智慧旅游建设的目的是要用新一代信息技术提升旅游服务水平和改善游客旅游体验。针对现有的旅游景区电子讲解系统缺乏自然语言互动交流能力的问题,研究一种基于自然语言处理和本体知识检索技术的旅游景区智能讲解系统,以便旅游景区能为游客提供自然语音对话式的个性化智能讲解服务。笔者设计了系统的物理架构和逻辑架构,然后分析实现文本向量化处理、命名实体识别、对话策略管理和讲解知识检索等关键技术,最后通过开发、测试系统原型,验证了系统的可行性。     

基于知识的SA／SD智能转换系统KBSDT

本系统把人工智能技术引入ＣＡＳＥ工具研制，采用超文本模型管理文档，具体实现了数据流图到结构图的知识库设计和智能转换，能在很少人工干预下完成软件开发中ＳＡ／ＳＤ高效转换。     

基于MAS的泵站智能控制=维护=技术管理集成系统

针对泵站自动化领域中控制、维护、技术管理之间彼此分离，缺乏信息交流，不能充分发挥系统综合优势的问题，结合分布式人工智能的多智能体技术，提出了基于多智能体的泵站控制—维护—技术管理集成系统，结合实例研究了集成系统特点、结构、工作机理及其实现，实际工程表明，基于MAS的ICMMS能有效改善控制、维护、技术管理隔离，提高了系统的综合性能。     

分布式储层保护智能应用系统的设计与实现

针对油气田储层保护复杂的应用需求,基于分布式 Ｃｌｉｅｎｔ／ Ｓｅｒｖｅｒ计算机模型,设计了相应的分布式储层保护智能应用软件系统 Ｃ Ｓ－ Ｉ Ｅ Ｄ Ｐ Ｔ Ｆ Ｄ．系统是由以太网连通的多台 Ｐ Ｃ 机（ Ｃｌｉｅｎｔ） 及一台数据库 Ｓｅｒｖｅｒ和一台知识库 Ｓｅｒｖｅｒ构成,将人工智能（ Ａ Ｉ） 技术改变为服务器,采用面向分布对象技术的“集成中间件”,以服务器的方式集成了数据管理、知识管理和人工智能语言的推理功能,使油田各个作业部门能在统一的网络环境下,进行储层伤害的识别、评价、诊断、预防、处理,实现了计算资源共享和知识、数据共享．介绍了系统特点、平台结构、系统组成及其实现技术．     

口语对话系统中对话管理的演变

为了对人机语言交互领域的主要工作进行归纳和总结,分析了口语对话系统的各个组成模块,包括主要研究内容和关键技术; 然后,针对其核心的对话管理技术进行了综述,通过详细分析并比较几类主要对话管理实现方法,力求在分析现有算法的同时勾勒出其技术的发展与演变过程; 最后,对对话管理领域的深入研究进行了分析与展望。     

少儿图灵测试和常识处理

介绍了在少儿图灵测试方面做的一项研究。该测试用一个基于常识知识库的对话系统实现。它能用比较自然的方式和少儿对话。该系统与许多其他对话程序的区别在于它是基于常识的。介绍开展少儿图灵测试研究的动机以及对测试结果的分析。分析少儿图灵测试的成功与缺陷、其主要瓶颈、其变形版本以及它和常识处理的关系。     

基于本体的渔业信息检索系统的研究与实现

传统通用搜索引擎用于渔业信息检索存在返回结果的召回率和准确率较低的缺点,分析了产生这一问题的原因,阐述了本体的应用领域以及将本体用于渔业信息检索的可行性,用实例说明了渔业领域本体的构建过程;在此基础上提出基于本体的智能渔业信息检索系统体系结构,并用Java和Jena实现了该系统.实验结果表明,采用该体系结构的渔业专题检索系统召回率和准确率均优于通用检索系统.     

管道式对话系统研究进展及其在医疗领域应用

随着人工智能技术的快速发展,任务型对话系统成为了人机交互领域的热点研究方向。管道式方法是其一种经典的设计框架,在任务型对话系统的研究和应用中扮演着重要角色。本文对管道式任务型对话系统的研究进展进行了综述,并重点探讨了其在医疗领域的应用。首先介绍管道式对话系统各模块的基本原理、评价指标以及常用的数据集。然后,梳理了近年来深度学习技术在管道式对话系统研究中取得的重要进展,并进一步归纳了所用模型的优缺点。接着,重点关注了管道式对话系统在医疗领域的应用,并讨论了医疗对话系统的需求和挑战。最后,对全文进行总结并展望了未来的研究方向和发展趋势。     

基于对话的多Agent协作交互模型

针对传统协作设计过程中任务分解、任务分配的随意性和盲目性,提出了一种基于对话的多智能体协作交互模型.初始承担者首先通过信息搜索对话,依次询问设计辅助智能体的专业领域及参与完成设计任务的能力、愿望和机会,以确定其能否作为潜在的协作组成员,然后选用劝说对话,依次劝说潜在协作组成员把实现设计任务作为其意图,最后再次以劝说对话的形式,使潜在协作组成员意识到组内其他成员也都拥有承担设计任务的独立意图和相关意图,以联合信念的形式予以确认,并广播到每个成员.给出了一个达成的对话过程,总结了对话模式的效用与代价公式.实际应用表明,所提对话交互模型在没有固定消息顺序的情况下,可限制每个点上的可能响应,同时其Agent可以表达特定言语行为的态度,并产生这一态度的逻辑推理过程.