科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着智能手机和智能系统的飞速发展,使用自然语言对话的人机交互方式也成为了流行趋势.但是如果该对话系统需要处理多功能任务类型,那么将产生复杂的任务命令,问题的维度也会增加.尽管目前的NLP技术能提供一些解决方案,但在动态范围内实现动态任务命令识别与处理的能力仍然有限,解决复杂问题的效果还有待提高.因此,在本项工作中,提供了一种结合NLP引擎和任务计划单元的方法,根据自然语言的指令来设定任务计划,以便对话系统能较准确地识别命令任务和相关参数,并为任务生成相应的合理计划.同时,为解决自然语言对话中信息的歧义或遗漏,还研究了一种对话策略,在必要时能以最少的问答迭代收集对话信息.
- 单位
