基于卷积神经网络的英语点餐机器人智能交互研究

作者：魏文萍

来源：自动化与仪器仪表, 2022, (07): 252-256.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.07.252

• Seq2Seq
• BiLSTM网络
• 点餐机器人
• 情感交互

针对传统英语点餐机器人情感交互能力弱，智能化水平低的问题，构建BiLSTM-SeqGAN网络的英语点餐交互系统。通过Seq2Seq网络和BiLSTM网络分别对输入英语语句进行编码和双向信息特征提取；之后在此基础上加入约束型SeqGAN网络架构进行语义信息解码，并提出主旨型注意力模式提取解码后的语义信息；对生成装置参数进行调整后，即可生成英语情感交互回复。仿真结果表明，本算法的困惑指标仅为0.25,比另外两种算法更低，而本算法精准度高达92.6%,说明该算法在点餐机器人中可生成自然、真实的情感交互回复，交互能力强，智能化水平显著提高。

• 单位
  咸阳职业技术学院