【摘 要】
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人机交互的目的是让机器更好的执行用户的指令,当下的研究主要考虑到指令的完整性和机器的准确性,而没有考虑到人当下的情感状态和偏好。本文主要研究语音转换文本后分词的准确性以及用户情感状态和用户偏好在人机交互中的影响。主要研究内容和成果如下:（1）提出一种基于AGCRF的中文分词模型。从分词准确率和分词速率两方面提升分词性能,本文利用Attention机制聚焦关键的输入向量,GRU网络参数少,以及CRF
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人机交互的目的是让机器更好的执行用户的指令,当下的研究主要考虑到指令的完整性和机器的准确性,而没有考虑到人当下的情感状态和偏好。本文主要研究语音转换文本后分词的准确性以及用户情感状态和用户偏好在人机交互中的影响。主要研究内容和成果如下:（1）提出一种基于AGCRF的中文分词模型。从分词准确率和分词速率两方面提升分词性能,本文利用Attention机制聚焦关键的输入向量,GRU网络参数少,以及CRF能够序列化预测标签的输出的特点,将Attention机制与BIGRU-CRF模型进行融合形成一种AGCRF模型。并通过AGCRF模型在人民日报2014和MSRA的语料库进行实验验证,结果表明该模型在分词准确率以及分词速度上表现良好。（2）提出一种基于AGCNN语音情感识别模型。针对用户发出的语音指令进行预处理,利用Open Smile获取语音的特征,并通过CNN网络提取高级特征,而且结合BIGRU网络从正反两个时序上获取声音信号对情感的影响。另外,引入Attention能够获取关键特征,更加精准的提取语音特征。随后,采用Softmax对高级特征进行分类,获取用户当前情感状态。通过实验对比该模型与其他模型分类结果的准确率和召回率,可以得出该模型在情感分类中效果优于其他模型。（3）采用混合推荐算法。在标签系统中,为了消除时间迁移和标签数据稀疏的问题,引入指数衰减和隐式数据构建用户偏好模型,获取用户对项目的偏好矩阵,并将用户偏好模型结合基于物品的协同过滤算法,建立基于标签的用户偏好建模协同过滤推荐算法。此外,利用用户情感与音乐情感属性之间的相似性,建立基于用户情感与音乐情感属性的推荐算法。融合两种推荐算法,避免单一推荐算法的不足,提高推荐结果的准确率。
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