摘要：为进一步提升学习教育机器人的教育质量,提出一种基于改进情感监督的对话生成模型。其中,以双向长短时记忆网络bi-lstm作为基础的对话生成方法,将其与情感监督的方法相结合,以进一步提升生成对话回复的质量。实验结果表明,与传统的端到端模型以及未改进的情感监督模型相比,改进的情感监督模型所生成的对话回复的质量明显更高,流畅度更高,更加自然并贴合人们实际的对话,在bigram多样性评价指标上具有明显的优势。综上,设计的基于改进情感监督的对话生成模型性能良好,能够生成质量较高的对话回复,将其应用于学前教育的场景中时,能够帮助儿童进行更高质量的对话学习。

摘要：情感分析是自然语言处理的热门研究内容之一。文本情感分析方法主要分为三类:基于情感词典的情感分析、基于机器学习的情感分析及基于深度学习的情感分析。其中,基于深度学习的情感分析步骤为:文本预处理、生成词向量、送入深度模型进行训练。针对传统的词向量生成方式不能很好地捕捉文本的双向语义特征,BERT预训练模型通过真正的双向模型可以捕捉到文本的更完整的特征。本文在此基础上设计并建立BERT+bi-lstm+Attention情感分析模型,在商品评论数据集上对其情感倾向性进行分析。与传统的情感词典、bi-lstm+Attention深度学习算法在同一应用场景下从精度和召回率两个评价标准进行了对比。实验结果表明本文采用的BERT+bi-lstm+Attention模型在所有测试模型中具有较高的精度。

摘要：命名实体识别的目的是识别文本中的实体指称的边界和类别。在进行命名实体识别模型训练的过程中,通常需要大量的标注样本。本文通过实现有效的选择算法,从大量样本中选择适合模型更新的样本,减少对样本的标注工作。通过5组对比实验,验证使用有效的选择算法能够获得更好的样本集,实现具有针对性的标注样本。通过设计在微博网络数据集上的实验,验证本文提出的基于流的主动学习算法可以针对大量互联网文本数据选择出更合适的样本集,能够有效减少人工标注的成本。本文通过2个模型分别实现实体的边界提取和类别区分。序列标注模型提取出实体在序列中的位置,实体分类模型实现对标注结果的分类,并利用主动学习的方法实现在无标注数据集上的训练。使用本文的训练方法在2个数据集上进行实验。在Weibo数据集上的实验展示算法能从无标签数据集中学习到文本特征。在MSRA数据集上的实验结果显示,在预训练数据集的比例达到40%以上时,模型在测试数据集上的F1值稳定在90%左右,与使用全部数据集的结果接近,说明模型在无标签数据集上具有一定的特征提取能力。

摘要：中文与西班牙语之间在语言结构、词汇、音节和句法等方面存在复杂差异,因此汉西翻译系统需具备高度的灵活性和适应性。文章提出了一种方法,即将依存分析与bi-lstm模型相结合,能够有效解析句子结构并理解语法关系,从而为翻译提供精确的输入。系统架构包括依存分析、双语语料库、规则转换和翻译生成等核心模块,并设计了标准的RESTfulAPI接口,以支持安全、高效和可扩展的服务。性能测试结果表明,系统在不同工作负载下均能保持稳定和高效的表现。同时,用户满意度评价积极,确认了翻译质量和系统响应速度,这些反馈有力地证明了系统的可靠性和易用性。