智能客服机器人项目
案例介绍
1. `QA抽取模型`：任务是从原始人工客服对话数据中抽取问答对扩充FAQ库。一共有三个模型，包括：基于规则的模式匹配模型、基于LSTM-CRF的深度模型、AQ-GAN模型。
2. `分句模型`：利用上下文无关句法分析，通过分析句子并列结构进行拆句来实现高效率多意图识别。
3. `中文纠错模型`：BKTree建立混淆集字典，通过基于仓颉编码与拼音编码的编辑距离作为距离度量，建立N-gram语言模型。
4. `短文本语义距离模型`：基于tf-idf与word-embedding的问句相似度匹配。
5. 其他：包括K-means聚类进行FAQ库“瘦身”、设计neo4j存储模式实现深度问诊等。
- 使用工具：Tensorflow, gensim, StandfordNLP, Falcon, Neo4j, Redis, ElasticSearch等
智能客服机器人项目
案例介绍
- 主要负责以下模型：
1. `QA抽取模型`：任务是从原始人工客服对话数据中抽取问答对扩充FAQ库。一共有三个模型，包括：基于规则的模式匹配模型、基于LSTM-CRF的深度模型、AQ-GAN模型。
2. `分句模型`：利用上下文无关句法分析，通过分析句子并列结构进行拆句来实现高效率多意图识别。
3. `中文纠错模型`：BKTree建立混淆集字典，通过基于仓颉编码与拼音编码的编辑距离作为距离度量，建立N-gram语言模型。
4. `短文本语义距离模型`：基于tf-idf与word-embedding的问句相似度匹配。
5. 其他：包括K-means聚类进行FAQ库“瘦身”、设计neo4j存储模式实现深度问诊等。
- 使用工具：Tensorflow, gensim, StandfordNLP, Falcon, Neo4j, Redis, ElasticSearch等
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