Dec, 2021

基于深度学习的聊天机器人人类级理解融合

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TL;DR本研究采用深度学习方法对社交聊天机器人进行情感分析、情感检测、意图分类和命名实体识别，以提高机器人理解和服务质量。
发现论文，激发创造
  • 基于人工智能的聊天机器人：客服辅助方法

    本论文研究了聊天机器人系统的概念，使用各种聊天机器人技术开发了与 AK traders Ltd 公司相适应的聊天机器人系统，通过自然语言处理、机器学习和向量空间模型等技术达到高质量的用户体验。

    Jun, 2022

  • 多功能 NLP 聊天机器人：设计、方法论和总结

    本研究论文重点探讨了聊天机器人技术环境的历史、困难和前景，并提供了一种非常灵活的聊天机器人系统，利用强化学习策略改善用户互动和对话体验，使用情感分析和自然语言处理技术确定用户情绪，并探讨了聊天机器人技术发展的复杂性及其对各个领域的深远影响。

    Oct, 2023

  • 在线客服人工智能协作系统

    本文提出一种在实时协作的条件下，结合人工支持代理和 AI 代理机器学习技术来满意地回答客户的查询的系统解决方案。

    Jan, 2023

  • 处理聊天机器人中的闲聊的可信、负责和可解释系统

    本文介绍面向聊天机器人的查询理解决方案，包括基于层次化意图的请求分类和使用序列生成模型，以及综合性组件的集成，如成人 / 攻击性分类、语法 / 正则表达式、引导性反应和响应生成模型，以解决这一难题。

    Nov, 2018

  • 基于自然语言处理的 WhatsApp 聊天机器人的创建

    在数字化转型时代，客户服务对于组织的成功至关重要，聊天机器人已成为解决问题的有望工具，本研究的目标是开发基于自然语言处理的聊天机器人来改善客户满意度，并提高通过 WhatsApp 提供的服务质量。研究结果表明，基于自然语言处理的聊天机器人能够快速准确地回应用户查询，提高客户服务效率，降低满意度，并且一些作者指出，机器学习等人工智能技术能提升聊天机器人的学习和适应性。

    Oct, 2023

  • 聊天机器人近年研究进展文献综述

    本篇综述文章概述了基于人工智能和自然语言处理的聊天机器人的近期研究进展，重点关注了当前工作面临的主要挑战和限制，并提出了未来研究的建议。

    Jan, 2022

  • 基于深度学习的阿姆哈拉语大学常见问题解答机器人

    提出了一种利用自然语言处理和深度学习技术来回答阿姆哈拉语常见问题的聊天机器人模型，并通过 Facebook Messenger 和 Heroku 服务器进行 24 小时访问，实验证明该聊天机器人框架有效应对了阿姆哈拉语各种挑战。

    Jan, 2024

  • 实现一个聊天机器人解决方案，用于学习管理系统

    本文研究了如何将 Chatbot 应用到教育领域中，通过采用极限编程方法，整合 ChatterBot，Pyside2，web scraping 和 Tampermonkey，结合 Blackboard 测试案例，展示了在教育环境中整合 AI 机器人的可行性。

    Jun, 2022

  • 终身学习对话系统：自学聊天机器人

    本文提出使用不断学习的方法，通过与用户进行对话，改进对话系统（chatbots）中按人工规则编译知识库和局限于理解自然语言的能力，提高在多种语言表达和聊天技能方面的用户满意度。

    Sep, 2020

  • 从人对人对话到人对机器对话的软件工程

    现代软件开发中人工智能聊天机器人与人类之间的对话方式及其对协同工作的影响的研究分析了对话特性、交流样式上的相似与差异，指导开发人员如何塑造期望，以促进软件团队的沟通，结论是尽管 LLM 聊天机器人能提高生产力并减轻开发人员的心理负担，但无法替代与人类的交流。

    May, 2024