面向协作知识建构会话的智能观点分类研究——基于深度神经网络与会话分析的融合方法
马志强 王文秋
在面向知识建构的会话智能分析研究中，如何改善原有互动行为分析视角的局限，从会话观点的角度精准描述会话的语义特征以实现对会话进行自动分类，是研究者关注的核心问题。基于此，文章融合深度神经网络与会话分析方法，构建了包含相关度、纵深度、聚敛度三种会话分类特征的面向协作知识建构会话的智能观点分类框架，并设计包含六个环节的智能观点分类流程，引入到自然语言处理领域的BERT、TextCNN、Fasttext模型，从精确率、召回率、F1值、准确率四个指标对三种模型的会话分类特征进行比较，发现BERT模型在整体语义特征、单一会话类型的分类性能上均拥有更高的准确率。文章探索数智融合的会话分析框架与分析路径，证明了深度神经网络在协作知识建构会话智能量化分析中的可行性，有助于改善智能会话分析的质量与效率。
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