基于检索与生成混合模型的个性化聊天机器人系统的设计与实现

作     者：孔繁恒 高永祺 张子帅 阮俊豪 冯时 KONG Fanheng;GAO Yongqi;ZHANG Zishuai;RUAN Junhao;FENG Shi

作者机构：东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110819 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(61872074) 

出 版 物：《软件工程》 (Software Engineering)

年 卷 期：2022年第25卷第11期

页      码：23-27页

摘      要：聊天机器人依据其对话生成技术主要分为检索模型和生成模型,但这两种模型各有优劣。通过设计一种混合检索与生成的混合对话模型,保留了两种模型的优点并尽量避免其缺点。混合模型既具有检索模型的信息性,又具有生成模型的多样性,人机对话更加流畅、生动。使用Elasticsearch搜索服务器大大降低了系统回复生成的时间,回复速度提高了10%。此外,考虑到聊天机器人在对话过程中难以保持一致的个性,采用PostKS(Posterior Knowledge Selection)模型嵌入个性属性,实现了个性化的智能聊天机器人系统。文中提出的混合模型实现了个性化的回复且具有较快的回复速度,更加符合用户的需求。

主 题 词：聊天机器人 Elasticsearch PostKS模型 个性化 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2022.011.006

馆 藏 号：203115468...