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隨著人機(jī)對話系統(tǒng)的不斷發(fā)展，讓計(jì)算機(jī)能夠準(zhǔn)確理解對話者的對話意圖，并根據(jù)對話的歷史信息對回復(fù)進(jìn)行意圖預(yù)測，對于人機(jī)對話系統(tǒng)有著十分重要的意義。已有研究重點(diǎn)關(guān)注根據(jù)對話文本和已有標(biāo)簽對回復(fù)進(jìn)行意圖預(yù)測，但是，在很多場景下回復(fù)可能并沒有生成。因此，文中提出了一種結(jié)合回復(fù)生成的對話意圖預(yù)測模型。在生成部分，使用Seq2Seq結(jié)構(gòu)，根據(jù)對話歷史信息生成文本，作為對話中未來回復(fù)的文本信息;在分類部分，利用LSTM模型，將生成的回復(fù)文本與已有的對話信息轉(zhuǎn)變?yōu)樽泳浼墑e的表示，并結(jié)合注意力機(jī)制突岀同一輪次對話句與生成回復(fù)的聯(lián)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提岀的模型相比簡單基線模型取得了2.54%的F1- score提升，并且聯(lián)合訓(xùn)練的方式有助于提升模型性能。
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