多功能 NLP 聊天机器人：设计、方法论和总结
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
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
该研究为聊天机器人技术的发展提供了全面细致的回顾，从最早依靠规则的基本系统到如今由人工智能驱动的高级对话机器人。通过探索聊天机器人的重要里程碑、创新和范式转变，回顾了几十年间的发展历程。该研究综合了学术文献和行业资料的观点，特别强调图灵测试的引入、CALO 等有影响力的项目，以及最新的基于转换器的模型。追踪前进的道路，论文强调了自然语言处理和机器学习在现代聊天机器人中的整合，以实现更复杂的功能。这种对聊天机器人领域的时间顺序调查提供了一个全面的参考，以理解推动会话式人工智能发展的技术和历史因素。通过综合分析的学习成果，本研究对聊天机器人的发展轨迹及其在各个应用领域的巨大潜力提供了重要的背景信息，这可能成为相关研究界和利益相关者的潜在启发。
Feb, 2024
该论文对聊天机器人系统中的偏见和公平性进行了全面的概述，首先回顾了聊天机器人的历史和类别，然后分析了应用中的偏见来源和潜在危害，审视了设计公平和无偏见聊天机器人系统的考虑因素，最后讨论了未来的研究方向。
Sep, 2023
本文全面调查了基于大型语言模型（LLMs）的聊天机器人在各个领域的进化和部署，总结了基础聊天机器人发展、LLMs 演进，并提供了当前正在使用和开发中的基于 LLMs 的聊天机器人概述。我们将 AI 聊天机器人视为生成新知识的工具，探讨了它们在各个行业中的多样应用。然后，我们讨论了一些挑战，包括训练 LLMs 使用的数据和生成知识的滥用可能引发的问题。最后，我们展望未来，探索如何提升它们在众多应用中的效率和可靠性。通过介绍 LLMs-based 聊天机器人的关键里程碑和当今背景，我们的调查邀请读者深入研究这一领域，并思考它们的下一代将如何重塑对话型人工智能。
Jun, 2024
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
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