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面向共融機器人的自然交互——人機對話意圖理解 版權信息
- ISBN：9787302601104
- 條形碼：9787302601104 ; 978-7-302-60110-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
面向共融機器人的自然交互——人機對話意圖理解 本書特色
l 深度探討了融合多模態機器學習的人機交互多模態情感分析技術 l 深度探討了融合深度語義識別的人機交互意圖識別、未知意圖檢測和新意圖發現技術 l 系統論述了深度人工智能時代共融機器人自然交互的基礎理論與實現方法
面向共融機器人的自然交互——人機對話意圖理解 內容簡介
共融機器人是能夠與作業環境、人和其他機器人自然交互、自主適應復雜動態環境并協同作業的機器人。“敏銳體貼型”的自然交互是共融服務機器人的研究熱點問題之一。當前迫切需要機器人與人具有交互對話意圖的理解能力。本書立足基于深度學習方法的人機理解領域，從人機對話意圖理解出發，系統介紹了人機對話中的意圖識別、未知意圖檢測和新意圖發現的方法。 本書是國內共融機器人自然交互領域**本系統介紹交互對話意圖分析的專業書籍，可為讀者提供共融機器人研究領域人機對話意圖分析的關鍵技術和基礎知識，追蹤該領域的發展前沿提供重要的學習和研究參考。
面向共融機器人的自然交互——人機對話意圖理解 目錄
**篇 概述
第1章 對話系統
第2章 意圖識別
2．1 意圖特征表示相關研究綜述
2．1．1 離散式表示
2．1．2 分布式表示
2．1．3 小結
2．2 已知意圖分類方法研究綜述
2．2．1 基于單模型的對話意圖分類模型研究綜述
2．2．2 基于雙模型的對話意圖分類模型研究綜述
2．2．3 小結
2．3 未知意圖檢測研究綜述
2．3．1 基于傳統判別式模型的未知意圖檢測
2．3．2 基于計算機視覺領域開放集識別的未知意圖檢測
2．3．3 基于領域外樣本檢測的未知意圖類型檢測
2．3．4 基于其他方法的未知意圖類型檢測
2．3．5 小結
2．4 未知意圖類型發現研究綜述
2．4．1 基于無監督聚類的未知意圖類型發現
2．4．2 基于半監督聚類的未知意圖類型發現
2．4．3 小結
2．5 本章小結
第二篇 意圖分類
第3章 基于單模型的意圖分類
3．1 引言
3．2 不同神經網絡模型的對比
3．2．1 基線系統
3．2．2 基于神經網絡語言模型的話語分類器
3．2．3 基于RNN的話語分類器
3．2．4 基于LSTM和GRU的話語分類器
3．3 實驗
3．3．1 數據集和評價指標
3．3．2 實驗設置
3．3．3 實驗結果
3．4 本章小結
第4章 用于意圖分類和槽位填充的雙RNN語義分析框架
4．1 引言
4．2 意圖分類和槽位填充任務方法
4．2．1 基于深度神經網絡的意圖分類方法
4．2．2 基于循環神經網絡的槽位填充方法
4．2．3 兩個任務的聯合學習模型
4．3 用于聯合語義框架解析的雙模型RNN結構
4．3．1 帶有解碼器的雙模型結構
4．3．2 無解碼器的雙模型結構
4．3．3 異步訓練
4．4 對比實驗
4．4．1 數據集和評價指標
4．4．2 實驗設置
4．4．3 實驗結果
4．5 本章小結
……
第三篇 未知意圖檢測
第四篇 未知意圖發現
第五篇 對話意圖識別平臺
結束語
參考文獻
附錄
展開全部
面向共融機器人的自然交互——人機對話意圖理解 作者簡介
徐華，博士，2003年畢業于清華大學計算機科學與技術系，現為清華大學計算機科學與技術系長聘副教授，博士生導師。從事多模態智能信息處理、智能優化和共融機器人智能控制等研究工作。擔任愛思唯爾（Elsevier）開放期刊Intelligent Systems with Applications首任主編，期刊Expert Systems with Applications副主編。完成國家科技重大專項課題3項，國家自然科學基金項目4項，國家973項目二級課題2項，國家863項目（課題）5項，國際500強企業（寶潔、西門子、安捷倫等）合作項目13項。目前已在本專業領域國際期刊和AAAI、ACL、ACMMM等頂級會議上發表學術論文100余篇。獲得國家科技進步獎二等獎1項（集體獎），北京市科學技術獎一等獎1項，北京市科學技術獎二等獎1項（集體獎），北京市科學技術獎三等獎1項，重慶市科技進步獎三等獎1項，中國物流與采購聯合會科技發明獎一等獎1項，中國物流與采購聯合會科學技術獎一等獎1項。作為主講教師，主講清華大學全校性課程“數據挖掘：方法與應用”“工業數據挖掘與分析”“互聯網產品設計”等課程。獨立編寫專著和教材5本，其中《演化機器學習》是國內首部演化機器學習領域的學術專著；《面向共融機器人的自然交互一人機對話意圖理解》是國內首部共融機器人自然交互領域的學術專著；《數據挖掘：方法與應用》和《數據挖掘：方法與應用一應用案例》已經被國內眾多高校選用為配套教材，并獲得清華大學優秀教材（2020年）二等獎。
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