9、迈向处理对话中无约束用户偏好

迈向处理对话中无约束用户偏好

1. 引言

对话是一种自然的信息获取用户界面。在信息导航对话中,如搜索餐厅、酒店或旅游景点,用户会指定搜索约束,并通过文本、语音或多模态界面浏览搜索结果。信息导航任务通常采用基于模式的方法处理。基于模式的系统虽能借助对应数据库的结构和内容为新应用快速搭建基础,但用户可指定的约束范围受限。

例如,在餐厅搜索领域,若模式字段包括区域、价格范围和食物类型,用户只能指定这些字段的组合,而不能指定其他内容。为评估基于模式的信息导航系统,招募的实验参与者通常会根据数据库模式获得一个对话“目标”,并按指示通过语音或文本聊天交互检索匹配的场所。然而,真实用户会提出个性化的搜索偏好,且不受指示的影响。

多数自然构造的用户请求(105 个中有 75 个)未提及任何特定领域的模式字段,这表明纯基于模式的系统不足以处理自然构造的用户请求。相比之下,搜索界面可使用非结构化数据的信息检索方法处理无约束的用户查询,但它不具备交互性,也无法处理查询更改或后续问题。

本文旨在改进信息导航对话系统中用户交互的自然性,提出通过在对话系统管道中加入实体检索模块,扩展基于模式的对话系统,以处理超出模式的用户查询。

2. 相关工作

对话搜索旨在为用户提供一个交互式自然语言界面,以访问非结构化的开放域信息。任务导向的信息导航对话系统通常也涉及搜索。开放域对话搜索和任务导向对话中的封闭域搜索虽范围不同,但具有相似的对话结构。

开放域搜索界面和任务导向信息导航对话系统都接受无约束的自然语言输入,但对话系统用户表达偏好通常受领域模式限制。对于超出模式的用户请求,任务导向对话系统可能会提供帮助信息,或扩展系统功能。 </

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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