基于TextCNN情感预测器的情感监督聊天机器人

作     者：周震卿 韩立新 ZHOU Zhenqing;HAN Lixin

作者机构：河海大学计算机与信息学院南京211100 

出 版 物：《微型电脑应用》 (Microcomputer Applications)

年 卷 期：2019年第35卷第5期

页      面：104-106,110页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：聊天机器人 Sequence-to-Sequence模型 TextCNN情感预测器 情感监督 

摘      要：聊天机器人是自然语言处理的热门研究领域之一。现有的生成式聊天机器人一般基于Sequence-to-Sequence模型实现,即使用循环神经网络将问题编码成高维语义向量,再将该向量解码成回复。但是由于解码只使用单一的语义向量,容易生成普适回复。针对上述问题,提出了基于TextCNN情感预测器的情感监督聊天机器人,利用TextCNN情感预测器,由问题直接获得回复的情感表示,在Sequence-to-Sequence模型中引入更准确的情感特征,并通过情感监督方法学习情感表达方式。实验表明该模型能有效地提高聊天机器人的回复质量。