基于深度神经网络的对话情感生成及情感识别研究

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一直以来,建立一个能够和人类正常交流的对话系统是研究者们追求的终极目标,情感对话生成任务和对话中的情感识别任务都是达成这一目标的重要研究方向。目前情感对话生成模型已经能够生成包含情感的语句,但是语句的情感表达强度不够,在指定情感的情况下,生成语句的情感准确率还是无法满足现实需求。目前对话中的情感识别任务处于起步阶段,在近几年才开始受到重视,情感识别的准确率也处于一个较低的水平,准确识别对话中的情感变化,对于情感对话生成任务也有着重要意义。针对这两个研究任务,本文主要完成了以下工作:1.提出一种基于情感嵌入和情感强化机制的情感对话生成模型,利用Seq2Seq模型作为基础对话生成模型,在编码过程中,将指定的情感类别进行编码,然后嵌入到编码器的LSTM神经网络中,使得输出的隐藏状态和单元状态拥有情感因素;然后在解码过程中,使用同样的方法将情感因素嵌入到解码器的LSTM神经网络中,除此之外,还提出一个情感强化机制,在LSTM神经网络隐藏状态的维度上对情感进行加强。在NLPCC2017、XHJ和Opensubtitles数据集上进行实验,结果表明提出的模型对比其他模型在情感准确率上得到了明显的提升,并且在极大提高情感准确率的情况下,生成语句的质量也有较好的结果。2.提出一个基于常识知识以及门控机制的对话情感识别模型。将对话中的常识知识融入到对话的情感识别中,利用双向GRU神经网络对常识知识的信息进行建模。为了进一步去除常识知识中不重要的信息,再使用CNN门控机制对噪音进行过滤。通过一个单独的双向GRU神经网络,对过滤后的信息、对话语句以及情感信息进行建模,最后使用softmax利用这些信息完成对话中的情感分类任务。在IEMOCAP、Daily Dialog、MELD和EmoryNLP数据集上进行实验,结果表明提出的模型对比其他模型有着最好的效果。3.设计并实现情感对话原型系统,本系统使用Pytorch进行系统模型的搭建,使用VUE和JAVA分别搭建系统页面和后台。
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