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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 李琳山 | |
| dc.contributor.author | Chih-Wei Lee | en |
| dc.contributor.author | 李致緯 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2021-06-17T04:50:40Z | - |
| dc.date.available | 2018-08-01 | |
| dc.date.copyright | 2018-08-01 | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.date.submitted | 2018-07-31 | |
| dc.identifier.citation | [1] Marti A. Hearst, Susan T Dumais, Edgar Osuna, John Platt, and Bernhard Scholkopf, “Support vector machines,” IEEE Intelligent Systems and their ap- plications, vol. 13, no. 4, pp. 18–28, 1998.
[2] Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A Rusu, Joel Veness, Marc G Bellemare, Alex Graves, Martin Riedmiller, Andreas K Fidjeland, Georg Ostrovski, et al., “Human-level control through deep reinforcement learning,” Na- ture, vol. 518, no. 7540, pp. 529, 2015. [3] Pei-hao Su, Tien-han Yu, Ya-Yunn Su, and Lin-shan Lee, “Ntu chinese 2.0: A personalized recursive dialogue game for computer-assisted learning of mandarin chinese,” in Speech and Language Technology in Education, 2013. [4] Jiwei Li, Will Monroe, Alan Ritter, Michel Galley, Jianfeng Gao, and Dan Ju-rafsky, “Deep reinforcement learning for dialogue generation,” arXiv preprint arXiv:1606.01541, 2016. [5] Jiwei Li, Michel Galley, Chris Brockett, Georgios P Spithourakis, Jianfeng Gao, and Bill Dolan, “A persona-based neural conversation model,” arXiv preprint arXiv:1603.06155, 2016. [6] Anh Nguyen, Jason Yosinski, Yoshua Bengio, Alexey Dosovitskiy, and Jeff Clune, “Plug & play generative networks: Conditional iterative generation of images in latent space,” arXiv preprint, 2017. [7] Jun-Yan Zhu, Taesung Park, Phillip Isola, and Alexei A Efros, “Unpaired image- to-image translation using cycle-consistent adversarial networks,” arXiv preprint, 2017. [8] Tsung-Hsien Wen, David Vandyke, Nikola Mrksic, Milica Gasic, Lina M Rojas- Barahona, Pei-Hao Su, Stefan Ultes, and Steve Young, “A network-based end-to-end trainable task-oriented dialogue system,” arXiv preprint arXiv:1604.04562, 2016. [9] Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, and Yoshua Bengio, “Neural machine trans- lation by jointly learning to align and translate,” arXiv preprint arXiv:1409.0473, 2014. [10] Sepp Hochreiter and Ju ̈rgen Schmidhuber, “Long short-term memory,” Neural computation, vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780, 1997. [11] Diederik P Kingma and Max Welling, “Auto-encoding variational bayes,” arXiv preprint arXiv:1312.6114, 2013. [12] Richard S Sutton, Andrew G Barto, et al., Reinforcement learning: An introduction, MIT press, 1998. [13] Christopher JCH Watkins and Peter Dayan, “Q-learning,” Machine learning, vol. 8, no. 3-4, pp. 279–292, 1992. [14] Richard S Sutton, David A McAllester, Satinder P Singh, and Yishay Mansour, “Policy gradient methods for reinforcement learning with function approximation,” in Advances in neural information processing systems, 2000, pp. 1057–1063. | |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/71055 | - |
| dc.description.abstract | 本論文之主軸在改進任務導向(Task-Oriented)與非任務導向(Non-Task- Oriented)之對話系統(Dialouge System)。隨著機器學習技術的日新月異，深層類神經網路(Deep Neural Network)已經在許多領域中取得非常優良的成績，而本論文的目標是挑戰深層類神經網路下的對話系統。對話系統是能夠與人類進行對話的機器人，並且依照其目的分成任務導向以及非任務導向兩種，而本論文對這兩類對話機器人都會進行探討。
論文的第一大方向是以電腦輔助華語學習系統作為任務導向對話機器人的範例。華語學習機器人的目的是幫助外國人學習華語發音，並讓學習者藉由不斷的練習語句使得學習者能夠在華語中不同的發音單位上進步。此方向的重點為使用了新的深層強化學習演算法(Deep Reinforcement Learning)取代了舊的演算法用以訓練語言學習系統中的對話管理者(Dialogue Manager)，同時提出了新的獎勵函數(Reward Function)以增進整體效益。實驗結果也證明了新的深層強化學習演算法以及獎勵函數能夠有效的減少學習者學習華語所花費的時間。 論文第二大方向以非任務導向對話系統，又稱聊天機器人為主軸。聊天機器人的任務是與使用者漫無目的的聊天，而本論文提出了四種不同的模型以嘗試更改聊天機器人輸出回應語句的情緒，使之更正面，其分別為個人化模型、強化學習模型、即插即用模型以及循環式生成對抗網路。同時為了驗證各種模型的表現，本論文提出了四種機器評分機制以三種不同的角度評估聊天機器人的表現，也以人工評分結果驗證了機器評分機制的可信度。 | zh_TW |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-17T04:50:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-107-R05942068-1.pdf: 3949759 bytes, checksum: 0b4826021cf0ff244c46ce3b1c9b6169 (MD5) Previous issue date: 2018 | en |
| dc.description.tableofcontents | 口試委員會審定書.................................. i
誌謝.......................................... ii 中文摘要 ....................................... v 一、導論 ....................................... 1 1.1 研究動機.................................. 1 1.2 研究方向.................................. 4 1.3 章節安排.................................. 5 二、背景知識 .................................... 6 2.1 對話系統.................................. 6 2.1.1 簡介 ................................ 6 2.1.2 任務導向(Task-Oriented)對話機器人............... 6 2.1.3 非任務導向(Non Task-Oriented)對話機器人 . . . . . . . . . . . 8 2.2 序列至序列(Sequence-to-Sequence)模型 ................. 9 2.2.1 類神經網路(NeuralNetwork) ................... 9 2.2.2 遞迴式類神經網路(Recurrent Neural Network, RNN) . . . . . . 12 2.2.3 序列至序列模型(Sequence-to-Sequence Model) . . . . . . . . . 14 2.2.4 變分自編碼器(Variational Autoencoder) . . . . . . . . . . . . . 16 2.3 強化學習(ReinforcementLearning) .................... 19 2.3.1 簡介 ................................ 19 2.3.2 QLearning演算法......................... 19 2.3.3 策略梯度(PolicyGradient)演算法................. 21 2.4 本章總結.................................. 22 三、電腦輔助華語教學系統 ............................ 23 3.1 簡介..................................... 23 3.1.1 系統概觀.............................. 24 3.2 對話管理者................................. 29 3.2.1 狀態(State)............................. 29 3.2.2 動作(Action) ............................ 31 3.2.3 獎勵函數(RewardFunction).................... 31 3.3 強化學習演算法 .............................. 33 3.3.1 貼合值迭代演算法 ........................ 34 3.3.2 深層Q網路 ............................ 36 3.4 系統評估.................................. 38 3.4.1 實驗設定.............................. 38 3.4.2 實驗結果.............................. 38 3.5 本章結論.................................. 42 四、可更改情緒之聊天機器人 ........................... 43 4.1 簡介..................................... 43 4.1.1 研究動機.............................. 43 4.1.2 模型概觀.............................. 44 4.2 本論文所提出之模型 ........................... 45 4.2.1 個人化模型(Persona-BasedModel)................ 46 4.2.2 強化學習模型(Reinforcement Learning) . . . . . . . . . . . . . 47 4.2.3 即插即用模型(PlugandPlayModel) ............... 49 4.2.4 循 環 式 生 成 對 抗 網 路(Cycle Generative Adversarial Network, cycleGAN)............................. 50 4.3 本章總結.................................. 52 五、聊天機器人之訓練資料、實驗結果及效能分析 ............... 53 5.1 訓練語料庫................................. 53 5.1.1 推特對話語料庫(Twitter Dialogue Corpus) . . . . . . . . . . . . 53 5.1.2 推特情緒語料庫(Twitter Sentiment Dataset) . . . . . . . . . . . 55 5.2 聊天機器人所產生之語句......................... 56 5.3 模型表現評估 ............................... 58 5.3.1 人工評分機制 ........................... 58 5.3.2 機器評分機制 ........................... 59 5.4 實驗結果及分析 .............................. 61 5.4.1 評分結果.............................. 62 5.4.2 實驗分析.............................. 63 5.5 本章總結.................................. 65 六、結論與展望 ................................... 66 6.1 研究貢獻.................................. 66 6.1.1 提出並改進電腦輔助華語學習系統 ............... 66 6.1.2 更改聊天機器人輸出之情緒 ................... 66 6.2 未來展望.................................. 67 6.2.1 電腦輔助華語學習系統...................... 67 6.2.2 可調控情緒之聊天機器人 .................... 67 參考文獻....................................... 69 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.subject | 對話機器人 | zh_TW |
| dc.subject | Dialogue System | en |
| dc.title | 任務導向及非任務導向對話系統之改進:以華語教學系統與聊天機器人為例 | zh_TW |
| dc.title | Improved Task-Oriented and Non-Task-Oriented Dialogue Systems: Language Learning Dialogue Game and Chatbot as Examples | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 106-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 李宏毅,王小川,陳信宏,鄭秋豫 | |
| dc.subject.keyword | 對話機器人, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Dialogue System, | en |
| dc.relation.page | 70 | |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201802227 | |
| dc.rights.note | 有償授權 | |
| dc.date.accepted | 2018-07-31 | |
| dc.contributor.author-college | 電機資訊學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 電信工程學研究所 | zh_TW |
| 顯示於系所單位： | 電信工程學研究所 | |
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