基于python爬虫和NLP的聊天系统设计与实现
这是一篇关于BERT,mask机制,双向注意力,对话系统,背景知识的论文, 主要内容为在社会激烈竞争带来的生活压力变大的背景下,设计一套智能聊天系统可以有效的缓解这一现象。根据聊天系统的实现方式不同,可以划分为基于检索式聊天系统和基于生成式聊天系统,检索式模型的回复语句需要从语料库中检索匹配,匹配的回复语句结构通顺,但是回复的范围有限;而生成式模型生成的语句不受语料库范围的限制,但是通常生成的语句信息量较少。检索式模型和生成式模型相结合的方法能够弥补单种模型的不足,但是模型最终的好坏依赖于结合的方法。若人机对话模型没有设计好,则在实际的聊天系统应用中,用户的体验感会受到很大影响。针对上述问题,论文基于python爬虫和NLP设计和实现了一套智能聊天系统,首先使用双向注意力和随机按比例mask机制来改进聊天系统的机器翻译BERT模型;然后通过引入背景知识和增加通用语料库来改进聊天系统的检索生成对话模型的结合方式。具体内容如下:(1)提出一种加入比例分配mask和编码融合的机器翻译BERT模型。首先计算输入中两个语句的语义关系生成对齐矩阵,使用卷积神经网络提取该对齐矩阵的特征,构造出输入层的句子维度编码,并且使用双向注意力融合词维度编码和句子维度编码,丰富了输入语句的编码信息;在mask掉的15%的单词中,有一半是随机的,另一半则是按照句子成分比例。通过在模型的编码器中加入循环神经网络来分析输入句子的重点部分,重点部分mask掉一半的60%,以提高模型的预测能力。(2)提出一种引入背景知识和通用语料库的DAM和GPT-2融合模型。通过在检索式对话模型DAM的基础上,使用余弦相似度从知识库中选择相关的背景知识,使用注意力机制来分别融合背景知识和输入语句、候选语句,以此方法来提高检索式对话模型回复的准确性;通过使用爬虫技术添加通用语料库和设置阈值的方式改进两种对话模型的结合,计算输入语句与输出语句的相关程度并与阈值比较,若是低于阈值,则去通用语料库里检索和匹配相关的输出。(3)在上述工作基础上,设计和实现了一套智能聊天系统。使用前端的Vue框架制作聊天系统的页面,使用后端Flask框架实现相应的功能,并结合机器翻译模型和检索生成模型,用户信息和聊天记录等数据存储在MySQL数据库,使用Redis数据库缓存cookie等数据,整个聊天系统基于B/S架构实现。
基于python爬虫和NLP的聊天系统设计与实现
这是一篇关于BERT,mask机制,双向注意力,对话系统,背景知识的论文, 主要内容为在社会激烈竞争带来的生活压力变大的背景下,设计一套智能聊天系统可以有效的缓解这一现象。根据聊天系统的实现方式不同,可以划分为基于检索式聊天系统和基于生成式聊天系统,检索式模型的回复语句需要从语料库中检索匹配,匹配的回复语句结构通顺,但是回复的范围有限;而生成式模型生成的语句不受语料库范围的限制,但是通常生成的语句信息量较少。检索式模型和生成式模型相结合的方法能够弥补单种模型的不足,但是模型最终的好坏依赖于结合的方法。若人机对话模型没有设计好,则在实际的聊天系统应用中,用户的体验感会受到很大影响。针对上述问题,论文基于python爬虫和NLP设计和实现了一套智能聊天系统,首先使用双向注意力和随机按比例mask机制来改进聊天系统的机器翻译BERT模型;然后通过引入背景知识和增加通用语料库来改进聊天系统的检索生成对话模型的结合方式。具体内容如下:(1)提出一种加入比例分配mask和编码融合的机器翻译BERT模型。首先计算输入中两个语句的语义关系生成对齐矩阵,使用卷积神经网络提取该对齐矩阵的特征,构造出输入层的句子维度编码,并且使用双向注意力融合词维度编码和句子维度编码,丰富了输入语句的编码信息;在mask掉的15%的单词中,有一半是随机的,另一半则是按照句子成分比例。通过在模型的编码器中加入循环神经网络来分析输入句子的重点部分,重点部分mask掉一半的60%,以提高模型的预测能力。(2)提出一种引入背景知识和通用语料库的DAM和GPT-2融合模型。通过在检索式对话模型DAM的基础上,使用余弦相似度从知识库中选择相关的背景知识,使用注意力机制来分别融合背景知识和输入语句、候选语句,以此方法来提高检索式对话模型回复的准确性;通过使用爬虫技术添加通用语料库和设置阈值的方式改进两种对话模型的结合,计算输入语句与输出语句的相关程度并与阈值比较,若是低于阈值,则去通用语料库里检索和匹配相关的输出。(3)在上述工作基础上,设计和实现了一套智能聊天系统。使用前端的Vue框架制作聊天系统的页面,使用后端Flask框架实现相应的功能,并结合机器翻译模型和检索生成模型,用户信息和聊天记录等数据存储在MySQL数据库,使用Redis数据库缓存cookie等数据,整个聊天系统基于B/S架构实现。
基于python爬虫和NLP的聊天系统设计与实现
这是一篇关于BERT,mask机制,双向注意力,对话系统,背景知识的论文, 主要内容为在社会激烈竞争带来的生活压力变大的背景下,设计一套智能聊天系统可以有效的缓解这一现象。根据聊天系统的实现方式不同,可以划分为基于检索式聊天系统和基于生成式聊天系统,检索式模型的回复语句需要从语料库中检索匹配,匹配的回复语句结构通顺,但是回复的范围有限;而生成式模型生成的语句不受语料库范围的限制,但是通常生成的语句信息量较少。检索式模型和生成式模型相结合的方法能够弥补单种模型的不足,但是模型最终的好坏依赖于结合的方法。若人机对话模型没有设计好,则在实际的聊天系统应用中,用户的体验感会受到很大影响。针对上述问题,论文基于python爬虫和NLP设计和实现了一套智能聊天系统,首先使用双向注意力和随机按比例mask机制来改进聊天系统的机器翻译BERT模型;然后通过引入背景知识和增加通用语料库来改进聊天系统的检索生成对话模型的结合方式。具体内容如下:(1)提出一种加入比例分配mask和编码融合的机器翻译BERT模型。首先计算输入中两个语句的语义关系生成对齐矩阵,使用卷积神经网络提取该对齐矩阵的特征,构造出输入层的句子维度编码,并且使用双向注意力融合词维度编码和句子维度编码,丰富了输入语句的编码信息;在mask掉的15%的单词中,有一半是随机的,另一半则是按照句子成分比例。通过在模型的编码器中加入循环神经网络来分析输入句子的重点部分,重点部分mask掉一半的60%,以提高模型的预测能力。(2)提出一种引入背景知识和通用语料库的DAM和GPT-2融合模型。通过在检索式对话模型DAM的基础上,使用余弦相似度从知识库中选择相关的背景知识,使用注意力机制来分别融合背景知识和输入语句、候选语句,以此方法来提高检索式对话模型回复的准确性;通过使用爬虫技术添加通用语料库和设置阈值的方式改进两种对话模型的结合,计算输入语句与输出语句的相关程度并与阈值比较,若是低于阈值,则去通用语料库里检索和匹配相关的输出。(3)在上述工作基础上,设计和实现了一套智能聊天系统。使用前端的Vue框架制作聊天系统的页面,使用后端Flask框架实现相应的功能,并结合机器翻译模型和检索生成模型,用户信息和聊天记录等数据存储在MySQL数据库,使用Redis数据库缓存cookie等数据,整个聊天系统基于B/S架构实现。
基于python爬虫和NLP的聊天系统设计与实现
这是一篇关于BERT,mask机制,双向注意力,对话系统,背景知识的论文, 主要内容为在社会激烈竞争带来的生活压力变大的背景下,设计一套智能聊天系统可以有效的缓解这一现象。根据聊天系统的实现方式不同,可以划分为基于检索式聊天系统和基于生成式聊天系统,检索式模型的回复语句需要从语料库中检索匹配,匹配的回复语句结构通顺,但是回复的范围有限;而生成式模型生成的语句不受语料库范围的限制,但是通常生成的语句信息量较少。检索式模型和生成式模型相结合的方法能够弥补单种模型的不足,但是模型最终的好坏依赖于结合的方法。若人机对话模型没有设计好,则在实际的聊天系统应用中,用户的体验感会受到很大影响。针对上述问题,论文基于python爬虫和NLP设计和实现了一套智能聊天系统,首先使用双向注意力和随机按比例mask机制来改进聊天系统的机器翻译BERT模型;然后通过引入背景知识和增加通用语料库来改进聊天系统的检索生成对话模型的结合方式。具体内容如下:(1)提出一种加入比例分配mask和编码融合的机器翻译BERT模型。首先计算输入中两个语句的语义关系生成对齐矩阵,使用卷积神经网络提取该对齐矩阵的特征,构造出输入层的句子维度编码,并且使用双向注意力融合词维度编码和句子维度编码,丰富了输入语句的编码信息;在mask掉的15%的单词中,有一半是随机的,另一半则是按照句子成分比例。通过在模型的编码器中加入循环神经网络来分析输入句子的重点部分,重点部分mask掉一半的60%,以提高模型的预测能力。(2)提出一种引入背景知识和通用语料库的DAM和GPT-2融合模型。通过在检索式对话模型DAM的基础上,使用余弦相似度从知识库中选择相关的背景知识,使用注意力机制来分别融合背景知识和输入语句、候选语句,以此方法来提高检索式对话模型回复的准确性;通过使用爬虫技术添加通用语料库和设置阈值的方式改进两种对话模型的结合,计算输入语句与输出语句的相关程度并与阈值比较,若是低于阈值,则去通用语料库里检索和匹配相关的输出。(3)在上述工作基础上,设计和实现了一套智能聊天系统。使用前端的Vue框架制作聊天系统的页面,使用后端Flask框架实现相应的功能,并结合机器翻译模型和检索生成模型,用户信息和聊天记录等数据存储在MySQL数据库,使用Redis数据库缓存cookie等数据,整个聊天系统基于B/S架构实现。
基于python爬虫和NLP的聊天系统设计与实现
这是一篇关于BERT,mask机制,双向注意力,对话系统,背景知识的论文, 主要内容为在社会激烈竞争带来的生活压力变大的背景下,设计一套智能聊天系统可以有效的缓解这一现象。根据聊天系统的实现方式不同,可以划分为基于检索式聊天系统和基于生成式聊天系统,检索式模型的回复语句需要从语料库中检索匹配,匹配的回复语句结构通顺,但是回复的范围有限;而生成式模型生成的语句不受语料库范围的限制,但是通常生成的语句信息量较少。检索式模型和生成式模型相结合的方法能够弥补单种模型的不足,但是模型最终的好坏依赖于结合的方法。若人机对话模型没有设计好,则在实际的聊天系统应用中,用户的体验感会受到很大影响。针对上述问题,论文基于python爬虫和NLP设计和实现了一套智能聊天系统,首先使用双向注意力和随机按比例mask机制来改进聊天系统的机器翻译BERT模型;然后通过引入背景知识和增加通用语料库来改进聊天系统的检索生成对话模型的结合方式。具体内容如下:(1)提出一种加入比例分配mask和编码融合的机器翻译BERT模型。首先计算输入中两个语句的语义关系生成对齐矩阵,使用卷积神经网络提取该对齐矩阵的特征,构造出输入层的句子维度编码,并且使用双向注意力融合词维度编码和句子维度编码,丰富了输入语句的编码信息;在mask掉的15%的单词中,有一半是随机的,另一半则是按照句子成分比例。通过在模型的编码器中加入循环神经网络来分析输入句子的重点部分,重点部分mask掉一半的60%,以提高模型的预测能力。(2)提出一种引入背景知识和通用语料库的DAM和GPT-2融合模型。通过在检索式对话模型DAM的基础上,使用余弦相似度从知识库中选择相关的背景知识,使用注意力机制来分别融合背景知识和输入语句、候选语句,以此方法来提高检索式对话模型回复的准确性;通过使用爬虫技术添加通用语料库和设置阈值的方式改进两种对话模型的结合,计算输入语句与输出语句的相关程度并与阈值比较,若是低于阈值,则去通用语料库里检索和匹配相关的输出。(3)在上述工作基础上,设计和实现了一套智能聊天系统。使用前端的Vue框架制作聊天系统的页面,使用后端Flask框架实现相应的功能,并结合机器翻译模型和检索生成模型,用户信息和聊天记录等数据存储在MySQL数据库,使用Redis数据库缓存cookie等数据,整个聊天系统基于B/S架构实现。
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