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题名基于深度神经网络的工单采集模型研究
被引量：4
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作者
陶晓峰
吕朋朋
缪平
娄保东
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机构
南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司
河海大学工程训练中心
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出处
《自动化与仪器仪表》
2020年第2期39-42,46,共5页
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基金
中国铁路总公司科技研究开发计划课题(No.2016G004-E)
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文摘
提出了一种面向工单采集特定场景下的多轮对话模型,实现了机器人自动收集工单的功能。首先,该模型利用卷积神经网络(CNN)将用户输入句子转化成向量,利用信息网络来收集客户咨询的关键性信息,然后用双层长短期记忆网络(LSTM)来记忆上下文信息及管理会话流程,最后采用分类器来预测机器人的回复。实验结果表明,该模型与seq2seq模型相比,需要的训练数据较少,工单完成率高,即使中间信息采集存在误差,最终也可以准确地完成工单的采集。
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关键词
智能工单
多轮对话
深度神经网络
长短期记忆网络
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Keywords
intelligent work order
multi-term dialogue
deep neural network
long short term memory
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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