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摘要 近年来,聊天机器人成为引导用户消费服务的新型智能终端,然而其最为诟病的是所提供的服务不是用户期望的或者最期望的,这一缺陷主要源于两个问题,一是信息不对称导致用户需求表达的不完整性和不确定性,二是服务资源的多样性导致服务选择的困难。对话机器人是典型的网状设备,引导式多轮问答是引出用户需求最有效的方式。显然,复杂的问答轮次过多不但枯燥无味,而且用户体验不佳。因此,我们的目标是在尽可能少的轮次中尽可能准确地获取用户需求。为此,提出了一种基于知识图谱(KG)的用户意图识别方法进行模糊需求推理,并提出了一种基于粒计算的需求引出方法进行对话策略生成。实验结果表明,这两种方法可以有效减少对话轮数,并能快速准确地识别用户意图。索引术语——知识图谱;不确定性需求分析;多轮对话;认知服务计算;聊天机器人;对话式人工智能机器人;粒计算。

对话式人工智能服务的用户意图识别与需求引出方法

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