一图简看智能聊天机器人的设计

(早前的一个智能聊天机器人设计,实际使用中已经改了很多了。)

一图简看智能聊天机器人的设计

简述

主要分三块:

  • SuperRobot 框架主体。
  • 自然语言理解系统。
  • 词向量Trainer。

SuperRobot

  • AliceBot负责闲聊,采用AIML Engine,属于rulebased。
  • 闲聊语句通过后台输入到DB。
  • ServiceBot负责业务QA,Matcher负责匹配工作。
  • 自定义QA对通过后台输入到DB。
  • AbilityBot负责与第三方系统交互,通过REST请求自然语言理解系统返回意图及实体。
  • 后台能定义交互的服务接口。
  • 用Java开发。

自然语言理解系统

  • 主要负责的工作时意图预测和实体识别。
  • 需要标注业务数据样本的实体和意图。
  • 实体提取器通过序列标注训练模型并实现实体提取。
  • 意图分类器通过SVM训练模型并实现意图预测。
  • 麻省理工NLP工具MITIE。
  • 用Python、C++ 开发。

词向量Trainer

  • 主要负责词向量训练。
  • 普通语料包括维基百科百度百科。
  • 业务语料包括业务系统数据。
  • 用DLib机器学习库。
  • 用C++开发。
  • 训练的模型供前面使用。

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