智能问答智能体

人工智能 其他 案例ID:251043
秋&枫
12 年经验· 卫宁健康科技集团股份有限公司
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案例介绍

智能问答专业知识来源于通过训练的十二类公路养护知识库。
(1)问题接收
1)文本输入接收
接收用户以文本形式输入的问题。
2)语音输入接收
接收用户以语音形式输入的问题。
(2)问题理解
1)自然语言处理
对用户问题进行分词、词性标注、命名实体识别等处理。
2)意图识别
识别用户问题的意图,判断用户是查询养护措施、病害原因还是其他意图。
(3)知识匹配
1)与知识库匹配
将用户问题与知识库中的知识进行匹配,找到与问题相关的政策法规、养护技术等知识。
2)与知识图谱匹配
将用户问题与知识图谱中的实体和关系进行匹配,找到相关的公路资产、病害、养护措施等信息。
(4)答案生成
生成答案,根据匹配结果生成问题的答案。整合相关知识生成准确、详细的答案。
(5)答案呈现
1)文本输出
以文本形式输出答案,将生成的答案显示在界面上。
2)语音输出
以语音形式输出答案,将答案转换为语音播放给用户。

智能问答智能体

人工智能 · 其他 案例ID:251043
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作者: 秋&枫 - 12年经验- 卫宁健康科技集团股份有限公司

案例介绍

智能问答专业知识来源于通过训练的十二类公路养护知识库。
(1)问题接收
1)文本输入接收
接收用户以文本形式输入的问题。
2)语音输入接收
接收用户以语音形式输入的问题。
(2)问题理解
1)自然语言处理
对用户问题进行分词、词性标注、命名实体识别等处理。
2)意图识别
识别用户问题的意图,判断用户是查询养护措施、病害原因还是其他意图。
(3)知识匹配
1)与知识库匹配
将用户问题与知识库中的知识进行匹配,找到与问题相关的政策法规、养护技术等知识。
2)与知识图谱匹配
将用户问题与知识图谱中的实体和关系进行匹配,找到相关的公路资产、病害、养护措施等信息。
(4)答案生成
生成答案,根据匹配结果生成问题的答案。整合相关知识生成准确、详细的答案。
(5)答案呈现
1)文本输出
以文本形式输出答案,将生成的答案显示在界面上。
2)语音输出
以语音形式输出答案,将答案转换为语音播放给用户。

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