面向目标导向对话系统的自动意图提取与话语分类算法
人工智能
2024-10-28 v2
摘要
自然语言处理领域的现代机器学习技术可用于自动生成目标导向对话系统的脚本。本文提出了一个用于研究目标导向对话系统脚本自动生成的通用框架。描述了一种预处理 JSON 格式对话数据集的方法。比较了基于 BERTopic 和潜在狄利克雷分配的两种用户意图提取方法。比较了基于逻辑回归和 BERT transformer 模型的两种已实现的目标导向对话系统用户话语分类算法。与其他方法相比，使用 bert-base-uncased 模型的 BERT transformer 方法在精确率 (0.80)、F1 分数 (0.78) 和马修斯相关系数 (0.74) 三个指标上表现出更好的结果。
引用
@article{arxiv.2312.09658,
title = {Algorithms for automatic intents extraction and utterances classification for goal-oriented dialogue systems},
author = {Leonid Legashev and Alexander Shukhman and Vadim Badikov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.09658},
year = {2024}
}
备注
in Russian language This work has been submitted to the IEEE for possible publication