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自然语言处理-智能问答系统

  • 1. 问答系统简介
    • 基于Attention机制的上下文分类算法在问答系统中的应用
  • 2. 搭建基于检索的问答系统
    • 2.1 导入所需的库
    • 2.2 读取文件
    • 2.3 理解数据（可视化分析/统计信息）
    • 2.4 文本预处理
    • 2.5 文本表示
    • 2.6 对于用户的输入问题，找到相似度TOP5高的问题，并把5个潜在的答案做返回
    • 2.7 使用倒排表的方法进行优化
    • 2.8 文本表示优化：使用词向量表示文本
    • 2.9 对于用户的输入问题，找到相似度TOP5高的问题，并把5个潜在的答案做返回
  • 3. 其他相似度计算

1. 问答系统简介

问答系统通常分为：

  1. 任务型机器人
  2. 闲聊机器人
  3. 解决型机器人（客服机器人）

三者的设计分别针对不同的应用场景：

  1. 任务型机器人主要用于完成用户的某些特定任务，比如：买机票、话费充值或者天气咨询。
  2. 闲聊机器人主要用于深入的和用户进行无目的交流；
  3. 解决型机器人（客服机器人）用于解决用户的问题，比如：商品购买咨询、商品退货咨询等。

任务型问题：

1）：“成都今天天气怎么样”；
2）：“明天呢"；
3）：“后天呢”。


Slot Filling

首先，“成都今天天气怎么样”属于天气类问题（其中包含实体“地点”、“时间”），已经能够完成应答；

然后，“明天呢”该句话

本文标签： 问答智能系统NLP

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