17、对话系统竞赛中系统开发的设计指南

对话系统竞赛中系统开发的设计指南

在对话系统的开发过程中,尤其是在竞赛场景下,需要遵循一系列有效的设计指南,以确保系统能够提供良好的用户体验和达到较高的性能水平。

1. 系统设计的基本原则
  • 设计有效响应 :由于难以完全解决系统理解用户话语的问题,即使系统没有正确理解用户话语,也应设计出有效的响应。例如,系统询问“一起去那里怎么样?”,用户可能有不同回应,无论用户感兴趣还是表示忙碌,系统都可以给出“找个时间一起边吃晚餐边聊吧”这样有效的回应。在竞赛中,手动设计对话流程是更合理的方式,比收集大量数据训练神经模型来获取对话流程更能在固定长度和指定任务的对话中给用户留下好印象。
  • 体现对用户话语的理解 :将用户话语的语言理解(LU)结果添加到系统话语中,往往能给用户留下好印象。当系统似乎正确理解用户话语时,会将LU结果包含在系统话语中。比如系统问“到目前为止你去过最难忘的地方是哪里?”,用户回答“石垣岛”,系统回应“你去过冲绳!那里的海滩非常美丽迷人!你什么时候去的?”,利用地名的领域本体表达对用户话语的理解,比直接重复用户话语效果更好。
2. DSLC2情景跟踪的系统设计与结果
2.1 具体设计
  • 阶段设计
    • 第一阶段 :系统依次询问用户几个“槽位”信息,如最难忘旅行的地点、旅行时间、印象以及在那里吃了什么等。若用户已提及某个槽位信息,系统会跳过相关询问,这基于对用户话语的LU结果判断。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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