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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來(lái),隨著語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的進(jìn)步,聊天機(jī)器人(Chatbot)以其更友好體驗(yàn)被看成是人機(jī)交互的未來(lái),市場(chǎng)上出現(xiàn)了大量的聊天機(jī)器人產(chǎn)品。然而,當(dāng)前基于知識(shí)檢索模型或生成模型的聊天機(jī)器人遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到期望的效果,甚至不實(shí)用。
伴隨著當(dāng)前Web服務(wù)/APIs的大爆發(fā),在這一背景下,本文提出了一種基于服務(wù)匹配的聊天機(jī)器人。該系統(tǒng)根據(jù)用戶(hù)的輸入,借助中文自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行服務(wù)匹配,通過(guò)調(diào)用Web服務(wù)來(lái)響應(yīng)用戶(hù)意圖。該系統(tǒng)可以解
2、決知識(shí)檢索模型維護(hù)知識(shí)庫(kù)困難的問(wèn)題以及生成模型很不成熟的問(wèn)題,能給用戶(hù)返回直接的和結(jié)構(gòu)化的信息,在一定程度上使得聊天機(jī)器人可以代替現(xiàn)有APP。
本文提出了聊天機(jī)器人服務(wù)匹配算法。通過(guò)中文分詞、詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別等技術(shù)從用戶(hù)輸入的文本中提取關(guān)鍵詞和命名實(shí)體,然后通過(guò)關(guān)鍵詞搜索合適的API,根據(jù)API的信息,將提取的關(guān)鍵詞和命名實(shí)體與API的調(diào)用參數(shù)匹配。本文采用CRF-BiLSTM模型進(jìn)行中文分詞,基于SIGHAN Bake
3、off2005數(shù)據(jù)集對(duì)該模型分詞效果進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。結(jié)果證明較基于詞典的機(jī)械分詞方法MWSEG,CRF-BiLSTM的準(zhǔn)確率、召回率和F值有接近10%的提升,達(dá)到了Bakeoff2005大賽Open組的最好水平。
本文提出了適用于網(wǎng)絡(luò)聊天機(jī)器人的RESTbot風(fēng)格。RESTbot基于REST風(fēng)格實(shí)現(xiàn),針對(duì)網(wǎng)絡(luò)聊天機(jī)器人的使用場(chǎng)景做了進(jìn)一步的規(guī)范。聊天機(jī)器人調(diào)用RESTbot風(fēng)格的Web服務(wù)無(wú)需人工編寫(xiě)格式轉(zhuǎn)換代碼,直接供前端使
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