Customer Chatbot
1.0.0
Demostración de chatbot inteligente para clientes chinos, que incluye chismes y preguntas y respuestas profesionales (FAQ), ¡soporte para componentes personalizados!
1. Este proyecto consta de dos partes, una es el modelo de recuperación basado en la recuperación tf-idf y la otra es el modelo de clasificación fina basado en CNN . Este proyecto integra los dos para construir un robot de chat de servicio al cliente de recuperación + clasificación. El sistema admite el modo de chat y el modo de preguntas y respuestas de preguntas frecuentes , y los datos utilizados son el conjunto de datos de chat de Xiaohuangji y el conjunto de datos de preguntas y respuestas de preguntas frecuentes en campos verticales. Esta versión es la primera y es necesario mejorar otros aspectos del rendimiento, como la velocidad. Estas tareas se cargarán en el futuro. Según los comentarios actuales, la dificultad del sistema es construir un modelo de reclasificación de alta precisión y que requiera poco tiempo. Si se va a utilizar en la industria, es necesario modificarlo significativamente si se desea estar familiarizado con él. Todo el proceso del sistema problemático, este proyecto puede satisfacer al 100% las necesidades.
2. Sólo el sistema en la etapa de recuperación puede ver:
Robot de preguntas y respuestas basado en tf-idf
Este proyecto se mejora sobre la base de la Primera versión y se han agregado algunas reglas. Las ventajas actuales de este sistema son:
1. Los dos módulos de recuperación + clasificación no interfieren entre sí, lo cual es conveniente para modificaciones y mantenimiento personalizados. 2. El sistema adopta la optimización de las reglas de clasificación, lo que mejora la velocidad de recuperación. 3. Se agrega un índice invertido simple. optimizar el proceso de recuperación.
Este proyecto se basa en la función de ruta para convertir tareas de preguntas y respuestas, que se dividen en modo chat y modo preguntas frecuentes. El objetivo principal de esto es que el sistema pueda configurar diferentes diálogos situacionales según diferentes tareas al mismo tiempo. El sistema gestiona los dos corpus por separado para evitar el aumento del tiempo de búsqueda. El efecto actual es que si no ingresa fin para finalizar la conversación, puede convertir libremente entre el modo de chat y el modo de preguntas frecuentes durante la conversación, como desee.
Citar
Si utiliza xiaotian-chatbot1.0 en su investigación, cítelo en el siguiente formato:
@software{xiaotian-chatbot1.0,
author = {ZhengWen Xie},
title = {xiaotian-chatbot1.0: A Customer-Chatbot System},
year = {2019},
url = {https://github.com/WenRichard/Customer-Chatbot},
}
