案例介绍
- 主要负责以下模型：
1. `日期抽取模型`：任务是从对话数据中抽取日期信息。针对日期信息的相关特征建立特征化的上下文无关语法规则，采用nltk中的相应语法分析器对对话数据进行解析后生成结构化日期信息。
2. `智能产品推荐模型`：任务是通过尽可能少的提问收集客户信息来进行合适的产品推荐。设计奖惩机制搭建Deep Q-learning模型实现自动提问。
3. `jieba改造`: posseg加入tag的分类功能。
- 使用工具：Keras, nltk, gym, jieba, mysql, Redis, Flask, docker, vim等
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