近年来,以神经网络为代表的机器学习模型在图片、文本、音频等各个领域都得到了非常广泛的应用。这些机器学习模型的良好性能往往建立在高质量的数据集的基础上。但是大规模地进行数据收集需要一定成本,且大规模地进行数据标注也非常困难。因此,对于部分任务或部分领域,想要拥有大规模高质量的数据集非常困难,从而导致模型性能受限于收集到的数据样本。在这种数据受限的情况下,如何有针对性地对任务进行处理,使得算法模型仍然保持较好的性能便成为了一个非常重要的课题。为了研究机器学习任务在现实数据受限情况下的优化方法,本文选取了电力领域智能客服机器人作为具体场景。以电力领域智能客服机器人这一场景为例,在该场景下有两个重要研究课题:如何在业务方面对用户进行准确的意图识别以及如何在业务交互的基础上体现一定的情感交互能力。这两个研究课题都面临着一定的数据受限问题。对用户意图识别这一课题而言,由于电力环境的复杂性,大规模地进行业务数据收集是非常困难的,因而导致用户意图识别数据很少,模型性能受限,需要更为高效地利用收集到的数据样本。而对机器人情感交互而言,本文希望在基本的情感交互（例如判断用户的情感极性）基础上,机器人具备更高层次的情感属性,例如共情。但目前情感极性数据集很多且训练样本充足,因而相关模型性能较好,但共情数据集样本量很少,从而导致共情相关模型预测精度较低。基于此,本文在构建电力领域智能客服机器人的过程中对两个数据受限场景下的机器学习任务进行了研究与优化,并进行了相关的工程实践工作,具体内容总结如下:1、提出了面向电力领域用户业务意图识别的课程学习策略。电力营业厅这一场景由于环境的复杂性,很难进行大规模的数据收集。且由于领域的特殊性,电力领域的业务样本分布与其余领域的样本分布差异较大,因而难以相互借鉴。电力领域数据集的一大特点是由于用户的多样性导致样本的识别难度差异很大。课程学习是一种按照不同难度依次将样本送入模型中进行学习,从而提升模型性能的方法。因此,本文提出了一种基于语义距离的课程学习策略。该策略首先对语义距离进行了定义,并通过基于语义距离的规则词典对样本按照识别难度的不同进行了划分。对于划分后的数据集,该策略设计了两种课程来使得样本按照由易到难的顺序依次送入模型中进行训练。除此之外,所提策略还基于语义距离词典在网络模型中设计了多个特征编码器与一个注意力模块。最终在面向电力营业厅的用户意图识别数据集上所得到的实验结果说明本文所提方法的有效性。2、提出了通过极性分类任务辅助共情预测任务的迁移学习方法。极性与共情都是情感属性的一种,且对于人机交互,智能客服这类领域至关重要。但目前文本极性分类任务的相关数据集中包含大量的训练样本,而共情预测任务却严重受限于数据集内训练样本的匮乏。基于此,本文提出了一种迁移学习方法,该方法可以从大规模的文本极性分类数据集中学习到可迁移的公共特征,并通过这些公共特征来辅助文本共情预测任务。在这个迁移学习过程中,本文所提方法通过一个对抗学习模块来降低了两个任务间数据集领域分布不同所带来的差异,且通过一个铰链损失模块来降低两个任务间预测标签不同所带来的差异。除此之外,所提方法还设计了一个注意力模块来对公私有特征进行动态加权。最终在三个文本共情预测数据集和四个文本极性分类数据集上进行的实验说明了本文所提的迁移学习方法的有效性。3、本文以电力营业厅为具体场景进行了一定的工程实践工作。具体而言,本文以电力营业厅场景下的智能客服机器人为主体,详细介绍了机器人的各个模块。基于上述各个模块,本文构建了两种不同形态的智能客服机器人:基于线下的实体机器人以及基于线上的web网页对话系统。随后本文对所得机器人进行了相的实验,并对测试结果进行了讨论与分析。