隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展,即時通訊逐漸成為工作中一種重要的溝通方式,很多面向工作的即時通訊軟件也應(yīng)運(yùn)而生。經(jīng)過調(diào)查和使用,我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)級的即時通訊軟件依然存在一些不足,一是在復(fù)雜的工作場景下,溝通中的信息沒有得到充分的利用;二是溝通平臺和企業(yè)的業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)做不到良好的銜接,造成了信息的隔離。因此,為了提升工作中的溝通效率,本文從上述兩點(diǎn)不足出發(fā),研究并開發(fā)了一個面向工作的智能化溝通平臺。該平臺整體架構(gòu)為一個層次化結(jié)構(gòu),共分為數(shù)據(jù)平臺,傳輸層,數(shù)據(jù)支撐層,應(yīng)用層,用戶界面。具體而言,該平臺有如下特色:1)將自然語言處理技術(shù)融入消息處理環(huán)節(jié),針對消息的分類,聚類和多輪對話決策這三個問題分別建立相應(yīng)的自然語言處理模型,來協(xié)助用戶完成消息處理和工作任務(wù)。2)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個高彈性的數(shù)據(jù)支撐層。該層設(shè)計(jì)了一個帶有時序鎖的雙重消息隊(duì)列解決了消息沖擊和阻塞問題,采用了消息標(biāo)簽機(jī)制提升了其信息承載能力。該層包含了一系列數(shù)據(jù)服務(wù),為上游的應(yīng)用層提供了良好的數(shù)據(jù)支撐。3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個可擴(kuò)展的應(yīng)用模塊,該模塊集成了即時通訊功能和面向工作的具體應(yīng)用,將溝通平臺和企業(yè)業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合在一起,提升了信息的... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１消息中間件結(jié)構(gòu)圖??數(shù)據(jù)平臺層存儲了整個系統(tǒng)所有的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，該模塊包括了消息數(shù)據(jù)庫，用??

圖２．２?ＬＤＡ概率圖表示??

?＾?Ｎ＼???ｊＶｆ??圖２．２?ＬＤＡ概率圖表示??２．?３．?３?Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ?模型??Ｗ〇ｒｄ２ＶｅＣ是一種產(chǎn)生詞向量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型，其主要目的是學(xué)習(xí)文本中??詞語的聯(lián)合概率分布，同時將每個詞語轉(zhuǎn)化為一個特征向量，該模型由Ｇｏｏｇｅ在??２０１３年提出［２９］［３Ｑ］。Ｗ〇ｒｄ２ＶｅＣ模型的結(jié)構(gòu)為一個三層的祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含輸入層，??投影層和輸出層。根據(jù)預(yù)測的方法，可以分為兩種不同模型，一種是ＣＢ０Ｗ模型??（ＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＢａｇｓｏｆＷｏｒｄｓＭｏｄｅｌ），該方法的訓(xùn)練目標(biāo)是用當(dāng)前詞語的上下文來預(yù)??測當(dāng)前詞語，另一種是Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ?Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ?Ｍｏｄｅｌ），該方法和??ＣＢ０Ｗ正好相反，其訓(xùn)練目標(biāo)是通過當(dāng)前詞語預(yù)測其上下文。??ＩＮＰＵＴ?ＰＲＯＪＥＣＴＩＯＮ?ＯＵＴＰＵＴ?ＩＮＰＵＴ?ＰＲＯＪＥＣＴＩＯＮ?ＯＵＴＰＵＴ??ｗ（Ｈ）?ｊ＼?＼?＜?ｗ（Ｍ）??…一Ｉ?＼?＼?ＳＵＭ?／?／’??＇

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2902494