基于粗糙集和集成学习的聊天知识抽取算法  

Automatic Extraction Algorithm for Chatbot Knowledge Based on Rough Set and Ensemble Learning

作　　者：王功孝[1] 吴渝[1] 李伟生[1] 

机构地区：[1]重庆邮电大学人工智能研究所,重庆400065

出　　处：《广西师范大学学报（自然科学版）》2008年第3期88-91,共4页Journal of Guangxi Normal University:Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60703010);重庆市自然科学基金资助项目(2005BB2063);重庆市教委科学技术研究基金资助项目(KJ050509)

摘　　要：聊天机器人是当前网络机器人的一个热点问题。从在线论坛自动抽取〈帖子标题,回复〉对作为聊天知识,将粗糙集方法应用于相关回复的判断,同时结合基于Bagging的集成学习方法,进一步提高了识别效果。实验结果显示,抽取出来的〈帖子标题,回复〉对,具有较高的质量,可以作为聊天知识。Chatbot is a hot issue in current web robots. In this paper chat knowledge is extracted from online discussion forums. Through analyzing replies with rough set technology,a reply classification model is designed. Further more ,ensemble learning based on bagging is applied here to improve the recognition results. The experimental results show that the extracted （thread-title ,reply） pairs have high quality and could be used as chat knowledge.

关 键 词：聊天机器人 知识获取 粗糙集 集成学习 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]