發(fā)布時間：2018-03-02 04:07

  本文關(guān)鍵詞： 聊天機器人 服務(wù)匹配 REST 分詞 微服務(wù)　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來,隨著語音識別和自然語言處理技術(shù)的進(jìn)步,聊天機器人(Chatbot)以其更友好體驗被看成是人機交互的未來,市場上出現(xiàn)了大量的聊天機器人產(chǎn)品。然而,當(dāng)前基于知識檢索模型或生成模型的聊天機器人遠(yuǎn)沒有達(dá)到期望的效果,甚至不實用。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)匹配的聊天機器人。該系統(tǒng)根據(jù)用戶的輸入,借助中文自然語言處理技術(shù)進(jìn)行服務(wù)匹配,通過調(diào)用Web服務(wù)來響應(yīng)用戶意圖。該系統(tǒng)可以解決知識檢索模型維護知識庫困難的問題以及生成模型很不成熟的問題,能給用戶返回直接的和結(jié)構(gòu)化的信息,在一定程度上使得聊天機器人可以代替現(xiàn)有APP。本文提出了聊天機器人服務(wù)匹配算法。通過中文分詞、詞性標(biāo)注和命名實體識別等技術(shù)從用戶輸入的文本中提取關(guān)鍵詞和命名實體,然后通過關(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SIGHANBakeoff2005數(shù)據(jù)集對該模型分詞效果進(jìn)行了實驗分析。結(jié)果證明較基于詞典的機械分詞方法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 Bakeoff 2005大賽Open組的最好水平。本文提出了適用于網(wǎng)絡(luò)聊天機器人的RESTbot風(fēng)格。RESTbot基于REST風(fēng)格實現(xiàn),針對網(wǎng)絡(luò)聊天機器人的使用場景做了進(jìn)一步的規(guī)范。聊天機器人調(diào)用RESTbot風(fēng)格的Web服務(wù)無需人工編寫格式轉(zhuǎn)換代碼,直接供前端使用,減少了重復(fù)的無意義的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換工作。然后本文針對RESTbot風(fēng)格,提出了推薦的可視化方案。最后對RESTbot的可擴展性進(jìn)行論述。最后,本文采用微服務(wù)架構(gòu)實現(xiàn)了該網(wǎng)絡(luò)聊天機器人系統(tǒng)。本文對網(wǎng)絡(luò)聊天機器人系統(tǒng)的微服務(wù)架構(gòu)、API網(wǎng)關(guān)、服務(wù)管理器和Web服務(wù)的實現(xiàn)細(xì)節(jié)進(jìn)行了介紹。
[Abstract]:In recent years, with the development of speech recognition and natural language processing technology, chat robot Chatbott is regarded as the future of human-computer interaction with its more friendly experience. However, there are a lot of chat robot products on the market. The current chat robot based on knowledge retrieval model or generation model is far from achieving the desired effect or even being practical. In this context, with the explosion of current Web services / APIs, In this paper, a chat robot based on service matching is proposed. The system can solve the problem that the knowledge retrieval model is difficult to maintain the knowledge base and generate the immature model, and can return the direct and structured information to the user, by calling the Web service to respond to the user's intention, the system can solve the problem that the knowledge retrieval model is difficult to maintain the knowledge base. To a certain extent, the chat robot can replace the existing app. This paper proposes a matching algorithm for the chat robot service. Parts of speech tagging and named entity recognition are used to extract keywords and named entities from the text input by the user, and then search the appropriate API through keywords, according to the information of API. The extracted keywords and named entities are matched with the call parameters of API. This paper uses the CRF-BiLSTM model for Chinese word segmentation. The experimental results based on the SIGHANBakeoff2005 data set show that the accuracy of the model is higher than that of the dictionary-based mechanical word segmentation method MWSEG / CRF-BiLSTM, and the recall rate and F value are improved by nearly 10%. It reaches the best level of Open group in Bakeoff 2005 contest. This paper presents the implementation of RESTbot style. RESTbot is based on REST style, which is suitable for network chat robot. For the use of network chat robot to do a further specification. Chat robot calls RESTbot style of Web services without manual writing format conversion code, directly for the front-end use, This paper proposes a recommended visualization scheme for RESTbot style. Finally, the extensibility of RESTbot is discussed. In this paper, the microservice architecture is used to implement the web chat robot system, and the implementation details of the micro service architecture such as API gateway, service manager and Web service are introduced in this paper.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

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本文編號：1554927