3、基于主动对话策略的新闻导航系统

基于主动对话策略的新闻导航系统

1. 信息导航基础

当用户需求不明确时,系统会主动展示与用户模糊查询相关的候选信息,以明确用户需求。这一功能通过参考领域知识、用户意图和用户焦点的模块实现。这里的用户焦点指的是“用户感兴趣的主要信息”。

在信息导航中,系统具有主动和被动两种模式:
- 主动模式:系统会呈现可讨论的话题、描述当前话题细节或展示与对话历史相关的话题。
- 被动模式:系统回答用户问题、响应信息需求或接受话题更改请求。

系统模块的功能取决于信息导航的类型,以下是信息导航模块的工作逻辑:

graph LR
    A[用户需求] -->|不明确| B[系统主动展示候选信息]
    B --> C[明确用户需求]
    A -->|明确| D[系统根据需求响应]
    D -->|问题| E[回答问题]
    D -->|信息需求| F[提供信息]
    D -->|话题更改| G[切换话题]
2. 新闻导航系统
2.1 新闻导航任务

新闻导航系统以大量原始文本新闻文章作为后端知识源,该知识源虽仅限于新闻文章,但会每日更新。系统通过解析文章并从庞大的后端知识源中提取信息,来导航这些动态内容,还会利用新闻文章中的领域标签从文本源中提取领域知识。

系统基于信息导航的对话结构设计,会简要介绍文章中当天发生的事情,用户可根据自身兴趣和查询通过交互检索信息。

2.2 系统模块

系统共有七个模块

【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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