基于深度学习的阿姆哈拉语大学常见问题解答机器人
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
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
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
本研究旨在构建一种在线语言学习工具，通过使用对话系统作为实践对话伙伴，为学习者提供对话体验。我们的系统可以根据用户的语言熟练程度进行自适应，并且提供自动语法错误反馈来帮助用户从他们的错误中学习。根据我们的初步用户反馈，我们的系统既实用又有趣。此外，我们还将为学习技术社区提供一个大规模的关于语言学习和语法更正的对话数据集。下一步，我们将使用强化学习算法来使我们的系统更加适应用户个人信息。
Jul, 2022
本研究基于 ChatGPT 和合作式的法律问答 LM 模型，以巴勒斯坦合作社法规为背景，评估_chatbot_回答 50 个法律问题的正确率和相关性，并得出 82% 的正确率和 79% 的 F1 分数。
Jun, 2023
使用自然语言处理模型进行问答生成在我们周围是非常普遍的。它在许多用例中被使用，例如构建聊天机器人，在谷歌搜索中提供提示以及作为银行移动应用程序中的信息导航方式等。我们的研究主要调查通过人类生成的数据对模型性能的影响。
Nov, 2023
该研究论文探讨了大语言模型和聊天机器人结合应用于研究生工程教育的可能性，并通过一个研究案例证明了聊天机器人在课堂上的潜在优势，包括促进自主学习、提供即时反馈以及减轻教师负担。该研究还讨论了智能提示对聊天机器人性能的提升效果以及如何通过插件扩展聊天机器人的功能，同时强调在教育中使用这些人工智能模型所面临的挑战和伦理问题，并主张采取平衡的方法进行评估和改进。
Sep, 2023