聊天機(jī)器人是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,旨在讓用戶(hù)能用自然語(yǔ)言的方式與機(jī)器進(jìn)行溝通�；诔Ｒ�(jiàn)問(wèn)答對(duì)的問(wèn)答系統(tǒng),是聊天機(jī)器人的一種重要實(shí)現(xiàn)方法,通過(guò)比較用戶(hù)的問(wèn)題與問(wèn)答對(duì)中問(wèn)題的相似程度,快速地返回一個(gè)準(zhǔn)確而簡(jiǎn)潔的答案,其中全面而準(zhǔn)確的問(wèn)答對(duì)是問(wèn)答系統(tǒng)的基礎(chǔ),也是發(fā)展瓶頸。在客服領(lǐng)域,大量且真實(shí)的人工客服數(shù)據(jù)為問(wèn)答系統(tǒng)的使用提供非常合適的應(yīng)用場(chǎng)景,而且準(zhǔn)確且高效的問(wèn)答系統(tǒng)也為企業(yè)節(jié)約了客服成本,提高了客服效率。本文以母嬰行業(yè)的電商客服為背景,主要做了以下幾方面的工作:首先,本文針對(duì)傳統(tǒng)基于常見(jiàn)問(wèn)答對(duì)的問(wèn)答系統(tǒng)(Frequently Asked Questions,FAQ)框架的不足,在傳統(tǒng)FAQ框架的基礎(chǔ),加入意圖識(shí)別模塊,設(shè)計(jì)了一個(gè)新的客服機(jī)器人框架。然后,本文針對(duì)客服機(jī)器人框架中的三個(gè)關(guān)鍵技術(shù),關(guān)鍵詞自動(dòng)抽取,意圖識(shí)別和語(yǔ)義相似度計(jì)算,結(jié)合本文的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景,進(jìn)行了深入的研究。設(shè)計(jì)了多種關(guān)鍵詞特征,利用XGBOOST(eXtreme Gradient Boosting)算法構(gòu)建了一個(gè)關(guān)鍵詞自動(dòng)抽取模型;設(shè)計(jì)了一個(gè)意圖分類(lèi)模板和多種意圖識(shí)別特征,利用Softmax算法建立一個(gè)多...

【文章來(lái)源】： 武漢郵電科學(xué)研究院湖北省

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 研究意義
    1.4 本文研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新
    1.5 本文結(jié)構(gòu)
2 客服機(jī)器人相關(guān)理論介紹
    2.1 關(guān)鍵詞自動(dòng)抽取
    2.2 意圖識(shí)別
    2.3 語(yǔ)義相似度計(jì)算
    2.4 Word2vec
    2.5 XGBOOST
    2.6 Softmax
    2.7 本章小結(jié)
3 基于意圖識(shí)別的客服機(jī)器人框架設(shè)計(jì)
    3.1 傳統(tǒng)的FAQ框架及不足
    3.2 基于意圖識(shí)別的客服機(jī)器人框架設(shè)計(jì)
    3.3 基于意圖識(shí)別的客服機(jī)器人框架模塊設(shè)計(jì)研究
        3.3.1 語(yǔ)句處理
        3.3.2 信息檢索
        3.3.3 答案抽取
    3.4 本章小結(jié)
4 基于意圖識(shí)別的客服機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究
    4.1 關(guān)鍵詞自動(dòng)抽取特征設(shè)計(jì)與模型構(gòu)建
        4.1.1 關(guān)鍵詞特征設(shè)計(jì)
        4.1.2 關(guān)鍵詞自動(dòng)抽取模型構(gòu)建
    4.2 意圖識(shí)別特征設(shè)計(jì)與模型構(gòu)建
        4.2.1 意圖分類(lèi)模板設(shè)計(jì)
        4.2.2 意圖特征設(shè)計(jì)
        4.2.3 意圖識(shí)別模型構(gòu)建
    4.3 語(yǔ)義相似度計(jì)算特征設(shè)計(jì)與模型構(gòu)建
        4.3.1 語(yǔ)義相似度特征設(shè)計(jì)
        4.3.2 語(yǔ)義相似度計(jì)算模型構(gòu)建
    4.4 本章小結(jié)
5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    5.1 關(guān)鍵詞自動(dòng)抽取結(jié)果分析
    5.2 意圖識(shí)別結(jié)果分析
    5.3 語(yǔ)義相似度計(jì)算結(jié)果分析
    5.4 客服機(jī)器人結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間參與的項(xiàng)目和發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于詞向量的領(lǐng)域情感詞典構(gòu)建 [J]. 林江豪,周詠梅,陽(yáng)愛(ài)民,陳錦.  山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2018(03)
[2]基于Word2vec的句子語(yǔ)義相似度計(jì)算研究 [J]. 李曉,解輝,李立杰.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2017(09)
[3]基于序列移動(dòng)距離的用戶(hù)行為挖掘與相似度計(jì)算 [J]. 林澤東,魯法明,段華.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2017(05)
[4]基于改進(jìn)編輯距離和LCS的同源性檢測(cè)技術(shù) [J]. 劉云龍.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(02)
[5]基于最長(zhǎng)公共子序列距離的主旨模式挖掘算法 [J]. 馮林,于孝航,孫燾,沈驍,潘曉雯.  計(jì)算機(jī)工程. 2008(14)
[6]銀行領(lǐng)域漢語(yǔ)自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)BAQS的研究與實(shí)現(xiàn) [J]. 樊孝忠,李宏喬,李良富,葉江.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2004(06)

碩士論文
[1]電商客服自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)的商品意圖識(shí)別[D]. 岳蕓.五邑大學(xué). 2016
[2]戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)目標(biāo)識(shí)別與態(tài)勢(shì)意圖預(yù)測(cè)的算法研究[D]. 王楊.江南大學(xué). 2015
[3]面向客服的自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 康毅.東北大學(xué). 2014



本文編號(hào)：3553733