面向电力营销知识图谱的自然语言理解方法研究
这是一篇关于电力营销,知识图谱,自然语言理解,编码融合,轻量级模型的论文, 主要内容为随着自然语言处理技术的不断发展,智能对话系统在各个应用领域得到了广泛的应用。从电商客服对话机器人,到景区语音对话助手,通过与用户进行自然语言的交互问答,快速地提供解决方案和服务。近年来,电力行业信息化与智能化不断融合,通过智能问答为用户提供检索服务也成为趋势。对话系统中自然语言理解是核心模块,它通过对用户输入的自然语言进行解析和理解,帮助对话系统充分了解用户意图并准确提取关键信息,以便进行高质量的数据查询和分析服务。本文面向电力营销领域的指标问答应用,设计并构建了一个包含领域背景知识以及各类指标数据的业务知识图谱。针对指标问答任务,利用图谱知识设计了相应的自然语言理解任务,实现了融合知识编码的自然语言理解模型,以识别出用户问题中对应的业务领域、查询意图和槽,并根据应用需求研究实现了模型的轻量化部署方法。本论文的贡献主要包括三个方面:(1)设计和构建了面向电力营销领域的领域知识图谱。本文首先利用领域专家梳理后的基础业务数据表之间的关系,在电力营销的业务系统数据库的实体-关系模型(ER模型)基础上,构建了一个概念本体。接着,对业务数据库的数据表进行遍历,通过数据清洗、数据筛选以及特征选择等操作,获得知识图谱实例,存储到图数据库Neo4j中。知识图谱的信息辅助自然语言理解任务设定相应的领域、意图、槽,同时为自然语言理解模型提供额外的知识表示。(2)提出了融合领域知识的少样本自然语言理解模型。自然语言模型的性能依赖大量的标注数据。然而,领域应用通常缺乏历史数据,人工收集标注数据成本太高。由此本文提出了基于编码融合的少样本自然语言理解模型,通过引入电力营销的领域知识丰富自然语言的表示。具体来说,在编码阶段,将领域术语对应的知识融合到模型编码中,增强模型对样本中未出现标识的理解。实践表明,引入领域知识确实可以弥补训练样本的不足,并显著提高模型的准确性。(3)实现了基于早退机制和知识蒸馏的轻量级自然语言理解模型。本文将早退机制和知识蒸馏两种方法结合在一起对自然语言理解模型进行了压缩和优化,以确保在实际应用场景中具备快速推理能力同时满足部署成本控制的需求。该方法在保持性能下降幅度不大的情况下,有效地降低模型的复杂度和计算资源需求。综上所述,本文基于电力领域数据设计并构建了电力营销领域知识图谱,在此基础上构建了基于编码融合的少样本自然语言理解模型。为了在保持模型性能的同时提升推理速度,本文提出了一种基于早退机制和知识蒸馏的轻量化模型构建方法。最终,该轻量化模型通过API接口的形式集成在现有的电力营销系统中,提高了相关工作人员进行企业信息查询的效率。
税务咨询问答系统的研究与实现
这是一篇关于税务咨询,智能问答,自然语言理解,神经网络的论文, 主要内容为税务咨询问答业务量大,要求专业程度高,且近年来新出台的税收优惠政策较多,纳税人对税务方面的咨询需求也是日益见长。现有的税务咨询方式大都是办税大厅现场咨询或电话咨询,税务工作者需要针对纳税人的问题,不断学习和查阅相关政策法规,并且咨询量较大,使得税务机关面临着巨大的咨询压力。在计算机应用技术发展飞速的今天,虽然一些税务机关也开始尝试利用互联网进行线上税务咨询,但大都是留言咨询,需要人工对问题进行解答,而大量热点问题集中会造成系统拥堵,且不具备即时性,不能有效解决当前问题。智能问答系统作为一种前沿热点科技,已经在多个领域得到应用,并取得了不错的效果。本文通过查找和学习目前现有的智能问答算法模型,研究出能够在税务咨询问答领域中应用的关键技术,继而发现这些问答技术在税务咨询领域中可能存在的问题并提出解决方案,从而设计出税务咨询问答系统。税务咨询问答系统以智能问答关键技术为基础,结合目前热门的深度学习进行机器训练,能够即时解答涉税问题,降低了税务机关的工作压力,使税务咨询效率显著提升。最后,本文以此为基础,实现了一个用于税务咨询的问答系统,并通过整体的问答流程来对系统的核心技术进行了研究。税务咨询问答系统具有效率高、实用性强等优势,对纳税人和税务工作者都提供了更多的便利。本系统主要运用了两种技术:信息抽取和机器训练,并以系统管理和交互作为核心部分。运用Jieba分词技术和Word2Vec开源工具完成信息抽取,通过CNN(卷积神经网络)进行机器训练,并在训练过程中使用了正则化、Re LU激活函数和学习率退火等优化方法。此外,为了提高开发效率,本系统采用微服务框架进行开发,Spring Boot框架用于实现逻辑开发,Spring Cloud框架用于实现服务管理,Spring Security作为单点登录的安全框架。系统程序结构清晰,开发过程方便快捷,运用以上技术可以提升系统的稳定性、操作性和安全性。
铁路旅行知识图谱的构建与应用研究
这是一篇关于知识图谱,自然语言理解,语义槽填充,意图识别,铁路旅行助手的论文, 主要内容为作为国民经济大动脉,铁路在交通领域和旅游市场都占据着重要的位置,为进一步落实“互联网+”战略,提升铁路信息基础设施服务能力,扩大铁路领域经济优势,本文将铁路与旅游产品相结合,构建了融合铁路交通信息与旅游信息的铁路旅行知识图谱。本文的主要工作如下:(1)构建了铁路旅行知识图谱。首先,针对铁路交通数据的特殊性,设计了一套周期性且适用于复杂关系的本体构建方案,从而完成铁路旅行本体构建;然后,从不同数据源中收集铁路交通数据和旅游产品数据,并使用信息抽取与知识融合技术获取三元组;最后,采用图数据库Neo4j实例化铁路旅行本体并对三元组进行持久化存储。(2)对自然语言理解任务中语义槽填充和意图识别联合模型进行研究,针对联合模型中共享信息利用不充分和负面信息交叉影响的问题,本文基于Bi-Model模型提出一种融合注意力机制的双网络模型BNSA。该模型利用两个编码器-解码器完成自然语言理解任务,在编码阶段使用注意力机制来捕捉额外的语义信息,在解码阶段显式交互两个网络的语义特征,以建立任务之间的关联。实验证实,相比于原模型,本文所提BNSA模型在自然语言理解任务的语义槽填充F1值、意图识别准确率、整体准确率三项指标上均有提升。(3)利用上述图谱与模型,设计并实现了铁路旅行助手系统。系统首先使用支持向量机和梯度提升决策树的融合算法完成问句的粗分类,判定问题所属领域;之后使用Aho-Corasick算法和BNSA模型完成文本关键信息抽取,并基于词典和规则完成实体链接;然后利用抽取的约束对模型识别的意图进行细化,匹配预定义的检索模板;最后通过成功链接至图谱的实体实例化模板形成查询语句,在知识图谱中执行查询后,将检索结果转化为自然语言反馈给用户。综上,本文采用自顶向下的构建方法,完成了铁路旅行知识图谱的构建;提出了自然语言理解模型BNSA,并在ATIS数据集上验证模型的有效性,在铁路旅行数据集上验证模型在目标领域的适用性。
对话系统中面向小样本的自然语言理解
这是一篇关于小样本学习,自然语言理解,意图识别,语义槽填充,领域外检测,错例修复的论文, 主要内容为随着人工智能的发展,用于和人类交互的智能对话系统变得越来越普及,相对于闲聊型对话系统的开放性和无目的性,任务型对话系统更多的是任务、技能相关,如现在很多电商平台都使用智能客服帮助用户解决问题需求。随着任务场景覆盖面越来越广,任务型对话系统面临着频繁增加功能的需求,然而任何新的领域、新的需求在出现的初期标注数据都非常匮乏,如何通过少量样本为对话系统快速增加新的功能成为现在任务型对话系统的一个挑战。自然语言理解是管道式任务型对话系统的重要模块,自然语言理解的经典做法是通过将非结构化的自然语言输入通过意图识别和语义槽填充转化成为结构化的数据,本课题在此基础上分别进行了小样本场景的意图识别和小样本场景的语义槽填充的实现,构成了自然语言理解模块的基础功能。本课题使用BERT作为小样本意图识别和语义槽填充的编码器,其中小样本意图识别采用度量学习的框架,并使用原形网络作为类别的发射打分器,同时融入基于词频的发射打分器,整体模型通过优化样本和类别表示的距离进行参数学习,最终得到一个性能良好的小样本意图识别模型,并且支持在不进行中间任务训练的前提下也有不错的表现;小样本语义槽填充模块首先利用度量学习的方法,通过交互式BERT编码器和原形网络计算发射打分,同时引入具有序列任务特点的基于数理统计的转移打分,最后使用条件随机场模型进行联合解码和学习。在真实的生产场景中,对话系统仅有上述的基础功能仍然是不完备的,因此本课题在自然语言理解模块中融入了一些重要的模块用于完善对话系统的功能。通过将源领域文本视为领域外语料,并计算阈值的方法能够简单高效地实现领域外检测的功能;通过将错例加入到支撑集,并进行预筛选或权值衰减的机制可以实现错例快速修复;通过匹配用户自定义的句式模板、语义槽词典等规则信息调整发射打分,可以实现融入用户自定义信息的功能。实现了上述功能以后,本课题整体最终实现了功能齐全的小样本自然语言理解单一模型。
基于强化学习的多轮交互医疗辅助问诊系统研究
这是一篇关于强化学习,自然语言理解,多轮交互,辅助问诊的论文, 主要内容为近年来,随着人工智能的加速发展和国民医疗需求的增长,国家越来越重视“互联网+医疗健康”的发展和技术创新,而新冠肺炎的爆发,传统的线下就医方式受到影响,民众逐渐接受通过互联网进行线上问诊,这一现象更推进了智能医疗的发展。目前,越来越多的科研人员从事该领域的研究,利用深度强化学习、知识图谱等人工智能技术与医疗诊断系统进行结合,致力于构建一个智能医疗辅助问诊系统,但该系统不同于一问一答的问答系统,如何在多轮对话中提高对用户症状的收集以及对最后病情的诊断是一个重要的研究方向。因此,本文设计了一个基于强化学习的多轮交互医疗辅助问诊系统,具体研究工作包括以下几个方面:第一,本文在第一届智能对话诊疗评测比赛(CCL2021)提供的任务一数据的基础上,构建了适用于命名实体识别和症状实体识别的高质量数据集,并设计了基于实体的症状识别模型(AEBC),该模型首先使用双向长短时记忆网络+条件随机场模型(Bi-LSTM+CRF)识别用户输入语句中的症状实体,然后将识别出的实体转化为平均词向量作为输入,以此判断该症状是否存在,从而实现对话系统的自然语言理解环节。实验证明,本文构建的高质量数据集能优化模型性能,且AEBC模型相较于其他模型性能更优。第二,本文利用CCL2021提供的任务三数据,设计了基于强化学习的疾病诊断模型(DPDS),该模型在症状召回环节,引用外部知识构建的贝叶斯网络获取疾病与症状之间的关系,而在疾病诊断环节,除了引用概率网络图,还增加了疾病六分类模型,提高模型的疾病准确率。实验证明,该模型比简单的强化学习模型更具鲁棒性,拥有比基线模型更佳的性能,能更全面地获取用户的隐性症状,更准确地判断用户可能患上的疾病。第三,融合前两个模型,设计并实现了基于多轮交互的医疗辅助问诊系统,该系统采用Flask这一网络框架技术,在实际运行中,能与用户进行多轮互动,不断获取用户的症状信息,从而给出最大概率疾病的判断。
面向电力营销知识图谱的自然语言理解方法研究
这是一篇关于电力营销,知识图谱,自然语言理解,编码融合,轻量级模型的论文, 主要内容为随着自然语言处理技术的不断发展,智能对话系统在各个应用领域得到了广泛的应用。从电商客服对话机器人,到景区语音对话助手,通过与用户进行自然语言的交互问答,快速地提供解决方案和服务。近年来,电力行业信息化与智能化不断融合,通过智能问答为用户提供检索服务也成为趋势。对话系统中自然语言理解是核心模块,它通过对用户输入的自然语言进行解析和理解,帮助对话系统充分了解用户意图并准确提取关键信息,以便进行高质量的数据查询和分析服务。本文面向电力营销领域的指标问答应用,设计并构建了一个包含领域背景知识以及各类指标数据的业务知识图谱。针对指标问答任务,利用图谱知识设计了相应的自然语言理解任务,实现了融合知识编码的自然语言理解模型,以识别出用户问题中对应的业务领域、查询意图和槽,并根据应用需求研究实现了模型的轻量化部署方法。本论文的贡献主要包括三个方面:(1)设计和构建了面向电力营销领域的领域知识图谱。本文首先利用领域专家梳理后的基础业务数据表之间的关系,在电力营销的业务系统数据库的实体-关系模型(ER模型)基础上,构建了一个概念本体。接着,对业务数据库的数据表进行遍历,通过数据清洗、数据筛选以及特征选择等操作,获得知识图谱实例,存储到图数据库Neo4j中。知识图谱的信息辅助自然语言理解任务设定相应的领域、意图、槽,同时为自然语言理解模型提供额外的知识表示。(2)提出了融合领域知识的少样本自然语言理解模型。自然语言模型的性能依赖大量的标注数据。然而,领域应用通常缺乏历史数据,人工收集标注数据成本太高。由此本文提出了基于编码融合的少样本自然语言理解模型,通过引入电力营销的领域知识丰富自然语言的表示。具体来说,在编码阶段,将领域术语对应的知识融合到模型编码中,增强模型对样本中未出现标识的理解。实践表明,引入领域知识确实可以弥补训练样本的不足,并显著提高模型的准确性。(3)实现了基于早退机制和知识蒸馏的轻量级自然语言理解模型。本文将早退机制和知识蒸馏两种方法结合在一起对自然语言理解模型进行了压缩和优化,以确保在实际应用场景中具备快速推理能力同时满足部署成本控制的需求。该方法在保持性能下降幅度不大的情况下,有效地降低模型的复杂度和计算资源需求。综上所述,本文基于电力领域数据设计并构建了电力营销领域知识图谱,在此基础上构建了基于编码融合的少样本自然语言理解模型。为了在保持模型性能的同时提升推理速度,本文提出了一种基于早退机制和知识蒸馏的轻量化模型构建方法。最终,该轻量化模型通过API接口的形式集成在现有的电力营销系统中,提高了相关工作人员进行企业信息查询的效率。
基于知识图谱的初等数学自然语言理解的语义增强技术研究与应用
这是一篇关于知识图谱,语义增强,自然语言理解,初等数学的论文, 主要内容为随着人工智能技术的发展,人工智能在多种领域都得到了广泛的应用,我国是一个教育大国,而初等数学又是初等教育的重中之重,人工智能与教育领域的结合是大势所趋。本文基于初等数学类人解题系统,该系统的首要任务是理解初等数学题目中所表示的含义,但是由于自然语言理解不完善,被提取的知识可用性较差,因此,本文针对这个问题提出了语义增强技术,以提高初等数学题目知识图谱的可用性和确保初等数学知识图谱的完整性。本文的主要工作包括以下几个方面:(1)分析了已构建初等数学知识图谱的所有数学实体和关系,研究将实体抽象为独立实体和非独立实体两个大类,将关系抽象为拥有关系、自环关系和动词关系三个大类,对原有知识图谱进行改进,为后续的语义增强技术提供分层级的实体关系支持。(2)在改进的题目实例知识图谱基础上,提出了一种数学实体自下而上的抽象化和关系自上而下具体化的方法,一方面,使得已有的可用性较差的题目实例知识图谱的结构更简单清晰,另一方面,对原本隐含在实体内部的关系信息挖掘出来,实现对文本语义的关系增强。(3)进一步,对初等数学中的表达式进行语义解析,并自动提取表达式中的赋值单元、命名单元等实体关系信息,实现对数学表达式语义的关系增强。(4)最后,本文将语义增强技术应用于初等数学类人答题系统,在课题组自建的700道初等数学题目上进行了测试,初等数学类人解题系统的平均解题正确率提升了20%,并且平均解题效率也提升了20%。
基于知识的用户偏好抽取及其在产品个性化推荐中的应用
这是一篇关于自然语言理解,概念从属树,词义消歧,工业产品,推荐系统的论文, 主要内容为自然语言理解的研究是目前人工智能领域的热点之一,以此为核心的技术突破与相关模型的落地实现也层出不穷。目前,深度学习在工业产品订制中的应用尚未推广开,随着智能制造的兴起与互联网技术的进步,未来借助自然语言理解实现用户产品个性化推荐必将迎来更大的市场空间。为用户提供更好的个性化推荐,关键是要准确了解用户的偏好特征。计算机在理解用户偏好时首先要解决的是自然语言理解中出现的歧义问题。本文通过分析国内外自然语言理解、词义消歧、推荐系统研究现状,提出将词义消歧任务转换为深度学习文本分类任务的方法。通过该方法充分利用深度学习模型能够学习语料之间基本关系与语言特征的优势,规避在分析各种复杂的句子成分和关系中产生的问题,利用具体的数据集,验证了方法的正确性。本文首先对自然语言理解过程中各种句子层面和词语层面的歧义现象作了总结分析,并重点研究词义消歧现象,详细论证了知识在词义消歧中的辅助作用。其次提出利用BERT模型完成词义消歧的任务,为了验证模型的可行性并说明知识的辅助作用,本文设计了在词义消歧中辅助知识“领域+属性”的组成结构,增强了模型的语言表示能力。基于词语具有“一个义项一个领域”的鲜明特点,建立概念从属树,将待消歧词语的概念从属树从根节点到叶子节点的概念逐步细化,定位消歧词语所属的领域,以缩小知识的范畴。本文利用爬虫工具获取百科知识,应用到自己建立的机械领域数据集上,并将整理的数据,作为辅助知识的属性信息。句子中待消歧词语与辅助知识组成词语义项对的形式,将消歧任务转化为义项能否解释句子中待消歧词语词义的分类任务。接着针对BERT模型MLM任务随机mask汉字但忽略汉字之间关系的问题,本文将模型中基于汉字的“掩盖”替换为基于词语的“掩盖”,通过数据集的验证,模型的效果提升了两个百分点。最后,本文提出融合词义消歧的工业产品个性化推荐原型系统,设计原型系统结构,论述各个组成模块实现流程。将具体的对话实例应用到原型系统中,实现对用户需求先消歧,再抽取偏好,最后获得了良好的推荐结果,验证了模型的可行性。
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