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汽車智能客戶服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2024-06-27 22:36
  智能問答系統(tǒng)是將自然語言技術(shù)和信息檢索技術(shù)進(jìn)行深度融合的人工智能產(chǎn)品。汽車領(lǐng)域作為一個(gè)特殊領(lǐng)域,運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等前沿技術(shù)來創(chuàng)新服務(wù)和管理模式,已經(jīng)成為汽車相關(guān)行業(yè)發(fā)展新的方向。本系統(tǒng)通過爬蟲獲取網(wǎng)上公開的數(shù)據(jù),然后經(jīng)過RDF數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化構(gòu)建知識(shí)關(guān)系圖譜。同時(shí),在實(shí)體識(shí)別、實(shí)體鏈接以及用戶意圖識(shí)別等問答系統(tǒng)核心部分采用深度學(xué)習(xí)結(jié)合字典匹配的模型進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。在實(shí)體識(shí)別和意圖識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)中,使用BERT詞向量進(jìn)行句子語義級(jí)別的信息利用,提高識(shí)別準(zhǔn)確率,相對(duì)于傳統(tǒng)的Word2Vec的方法,在當(dāng)前語料下,識(shí)別準(zhǔn)確率提高約6個(gè)百分點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上,系統(tǒng)加入對(duì)話狀態(tài)管理機(jī)制,在一定基礎(chǔ)上提高應(yīng)答準(zhǔn)確率。最終,經(jīng)系統(tǒng)的模塊和功能測(cè)試,系統(tǒng)表現(xiàn)出符合期望的應(yīng)答準(zhǔn)確率和負(fù)載性能。本文主要的研究工作如下:1)知識(shí)庫構(gòu)建通過爬蟲獲取互聯(lián)網(wǎng)上眾多網(wǎng)站上的汽車數(shù)據(jù),然后基于汽車領(lǐng)域知識(shí)調(diào)研,構(gòu)建本體,然后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)填充、知識(shí)融合等,完成知識(shí)庫的構(gòu)建工作。2)汽車領(lǐng)域問答系統(tǒng)核心算法設(shè)計(jì)通過汽車相關(guān)的問題獲取數(shù)據(jù),結(jié)合人工標(biāo)注的方式構(gòu)建一份數(shù)據(jù)集。系統(tǒng)使用BERT訓(xùn)練詞向量提升了詞向量的表征能力,改進(jìn)...

【文章頁數(shù)】:66 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1傳統(tǒng)方法基于結(jié)構(gòu)化問答系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

圖2-1傳統(tǒng)方法基于結(jié)構(gòu)化問答系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

西南科技大學(xué)碩士學(xué)位論文6圖2-1傳統(tǒng)方法基于結(jié)構(gòu)化問答系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Figure2-1Structureoftraditionalmethodbasedonstructuredquestionansweringsystem圖2-2基于深度學(xué)習(xí)的問答系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Figure2-2Str....


圖2-2基于深度學(xué)習(xí)的問答系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

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圖2-3問答系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)

圖2-3問答系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)

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圖3-1知識(shí)圖譜構(gòu)建流程

圖3-1知識(shí)圖譜構(gòu)建流程

西南科技大學(xué)碩士學(xué)位論文103汽車問答系統(tǒng)知識(shí)圖譜構(gòu)建本章的主要內(nèi)容是介紹了汽車領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建過程。通過爬蟲技術(shù)對(duì)指定平臺(tái)的公開數(shù)據(jù)進(jìn)行爬娶篩癬邏輯設(shè)計(jì)以及存儲(chǔ)的過程建立汽車品牌、生產(chǎn)廠商、車系以及車型之間的關(guān)系。本文知識(shí)圖譜的構(gòu)建流程如圖3-1所示:圖3-1知識(shí)圖譜構(gòu)建流程....



本文編號(hào):3996033

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