【摘 要】
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近年来,由于计算机的软硬件水平的不断突破和人工智能科学的进步,人机对话系统得到了长足的发展。自然语言理解模块作为人机对话系统的重点组成部分,其语义理解的结果将对后续部分有着重要影响,直接影响人机对话系统的成功率。任务型人机对话系统还存在以下关键问题:首先由于数据不均衡问题的存在使得传统分类器在不同类别上识别率存在一定差异;其次由于中文任务型人机对话系统特殊的语料环境使得现有解决方案在性能上还有待提
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近年来,由于计算机的软硬件水平的不断突破和人工智能科学的进步,人机对话系统得到了长足的发展。自然语言理解模块作为人机对话系统的重点组成部分,其语义理解的结果将对后续部分有着重要影响,直接影响人机对话系统的成功率。任务型人机对话系统还存在以下关键问题:首先由于数据不均衡问题的存在使得传统分类器在不同类别上识别率存在一定差异;其次由于中文任务型人机对话系统特殊的语料环境使得现有解决方案在性能上还有待提升。本文针对上述问题做了如下工作:一、本文提出Simple-Mix-Sampling算法用于解决SMP2019-ECDT自然语言理解评测中数据不均衡问题,通过文本分类实验证明该算法能够在一定程度上缓解数据集存在的数据不均衡问题;二、本文提出了基于多任务的自然语言理解模型,包括自然语言理解多任务联合模型和自然语言理解预训练复合模型用于SMP2019-ECDT自然语言理解评测任务的处理,实验证明模型在该评测任务上具有较好的性能表现。综上所述,本文提出Simple-Mix-Sampling算法在数据层面缓解了数据集内的不均衡问题,提出基于多任务的自然语言理解模型,提升了任务型人机对话系统中自然语言理解任务的成功率。
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