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深度编码网络下的英语点餐机器人交互系统设计
被引量：
7
1
作者
母滨彬
王平
《食品与机械》
北大核心
2021年第9期110-116,共7页
目的:研究点餐机器人情感交互的设计思路与理念,设计以人为本的智能情感交互方法点餐机器人。方法:采用BLSTM网络构建英语语义参量的编码网络,进而提出主旨型注意力模式,该模式可通过赋权值的方式提取相应数据,然后设计约束型SeqGAN网...
目的:研究点餐机器人情感交互的设计思路与理念,设计以人为本的智能情感交互方法点餐机器人。方法:采用BLSTM网络构建英语语义参量的编码网络,进而提出主旨型注意力模式,该模式可通过赋权值的方式提取相应数据,然后设计约束型SeqGAN网络架构完成解码,从而调整生成装置参量,缩小生成点餐语言与真人英语情感交互回复间的差距。结果:与Du-Model法和HRED-Model法相比,BLSTM-SeqGAN法的困惑指标更小且精准度更高,并随迭代数目增加而稳定程度更高。结论:该方法能够获得更加自然、真实与友好的情感交互反应。
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关键词
英语语义
点餐机器人
情感型
交互设计
编码网络
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职称材料
题名
深度编码网络下的英语点餐机器人交互系统设计
被引量：
7
1
作者
母滨彬
王平
机构
广安职业技术学院
兰州
理工大学
电气工程与信息工程学院
兰州
理工大学
机器人
系统
实验室
出处
《食品与机械》
北大核心
2021年第9期110-116,共7页
基金
国家自然基金(编号:62001198)。
文摘
目的:研究点餐机器人情感交互的设计思路与理念,设计以人为本的智能情感交互方法点餐机器人。方法:采用BLSTM网络构建英语语义参量的编码网络,进而提出主旨型注意力模式,该模式可通过赋权值的方式提取相应数据,然后设计约束型SeqGAN网络架构完成解码,从而调整生成装置参量,缩小生成点餐语言与真人英语情感交互回复间的差距。结果:与Du-Model法和HRED-Model法相比,BLSTM-SeqGAN法的困惑指标更小且精准度更高,并随迭代数目增加而稳定程度更高。结论:该方法能够获得更加自然、真实与友好的情感交互反应。
关键词
英语语义
点餐机器人
情感型
交互设计
编码网络
Keywords
English semantics
ordering robot
emotion type
interaction design
coding network
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度编码网络下的英语点餐机器人交互系统设计
母滨彬
王平
《食品与机械》
北大核心
2021
7
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