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摘要
提出了一种面向工单采集特定场景下的多轮对话模型,实现了机器人自动收集工单的功能。首先,该模型利用卷积神经网络(CNN)将用户输入句子转化成向量,利用信息网络来收集客户咨询的关键性信息,然后用双层长短期记忆网络(LSTM)来记忆上下文信息及管理会话流程,最后采用分类器来预测机器人的回复。实验结果表明,该模型与seq2seq模型相比,需要的训练数据较少,工单完成率高,即使中间信息采集存在误差,最终也可以准确地完成工单的采集。
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单位国网电力科学研究院; 河海大学
