面向共融机器人的自然交互(人机对话意图理解)

共融机器人是能够与作 业环境、人和其他机器人自 然交互、自主适应复杂动态 环境并协同作业的机器人。 “敏锐体贴型”的自然交互是 共融服务机器人的研究热点 问题之一。当前迫切需要机 器人与人具有交互对话意图 的理解能力。本书立足基于 深度学习方法的人机理解领 域，从人机对话意图理解出 发，系统介绍了人机对话中 的意图识别、未知意图检测 和新意图发现的方法。 本书是国内共融机器人 自然交互领域第一本系统介 绍交互对话意图分析的专业 书籍，可为读者提供共融机 器人研究领域人机对话意图 分析的关键技术和基础知识 ，追踪该领域的发展前沿提 供重要的学习和研究参考。

徐华，博士，1998年获得西安交通大学计算机专业学士学位；2003年获得清华大学计算机应用技术专业博士学位；现为清华大学计算机系副教授，博士生导师。主要研究兴趣领域包括：网络文本数据挖掘、智能信息处理和机器人智能控制等。作为项目负责人、首席技术专家或研发骨干，负责完成国家科技重大专项课题3项，国家自然科学基金项目4项，国家973项目二级课题2项，国家863项目（课题）5项，国际500强企业（宝洁、西门子、安捷伦等）合作项目13项。目前已在本专业领域权威期刊和会议上发表学术论文97篇；编写教材2本，参与编写学术专著2部。作为第一完成人获得国家发明专利16项，国际PCT发明专利4项，软件著作权15项。作为清华方面的第一完成人，获得国家科技进步二等奖1项，北京市科学技术一等奖、二等奖和三等奖各1项，重庆市科学技术三等奖1项，行业协会科学技术一等奖2项等。

第一篇 概述 第1章 对话系统 第2章 意图识别 2.1 意图特征表示相关研究综述 2.1.1 离散式表示 2.1.2 分布式表示 2.1.3 小结 2.2 已知意图分类方法研究综述 2.2.1 基于单模型的对话意图分类模型研究综述 2.2.2 基于双模型的对话意图分类模型研究综述 2.2.3 小结 2.3 未知意图检测研究综述 2.3.1 基于传统判别式模型的未知意图检测 2.3.2 基于计算机视觉领域开放集识别的未知意图检测 2.3.3 基于领域外样本检测的未知意图类型检测 2.3.4 基于其他方法的未知意图类型检测 2.3.5 小结 2.4 未知意图类型发现研究综述 2.4.1 基于无监督聚类的未知意图类型发现 2.4.2 基于半监督聚类的未知意图类型发现 2.4.3 小结 2.5 本章小结 第二篇 意图分类 第3章 基于单模型的意图分类 3.1 引言 3.2 不同神经网络模型的对比 3.2.1 基线系统 3.2.2 基于神经网络语言模型的话语分类器 3.2.3 基于RNN的话语分类器 3.2.4 基于LSTM和GRU的话语分类器 3.3 实验 3.3.1 数据集和评价指标 3.3.2 实验设置 3.3.3 实验结果 3.4 本章小结 第4章 用于意图分类和槽位填充的双RNN语义分析框架 4.1 引言 4.2 意图分类和槽位填充任务方法 4.2.1 基于深度神经网络的意图分类方法 4.2.2 基于循环神经网络的槽位填充方法 4.2.3 两个任务的联合学习模型 4.3 用于联合语义框架解析的双模型RNN结构 4.3.1 带有解码器的双模型结构 4.3.2 无解码器的双模型结构 4.3.3 异步训练 4.4 对比实验 4.4.1 数据集和评价指标 4.4.2 实验设置 4.4.3 实验结果 4.5 本章小结