面向企业员工的智能客服系统的设计与实现
这是一篇关于企业员工,智能客服,Word2Vec,BERT,Seq2Seq,文心一言的论文, 主要内容为随着深度学习和自然语言处理等人工智能技术的不断发展,计算机在自然语言理解方面取得了巨大进展,这种进展使得基于自然语言处理的实际应用,如智能客服系统,能够更精准地理解和响应用户的问题。在企业内部,这些技术的高效应用使得智能客服系统成为可能。智能客服系统能够帮助员工解决信息查询、技术支持、业务流程指导、培训学习和常见问题回答等多个方面的问题。通过提供即时、准确的支持和解答,该系统可以提高员工的工作效率、减轻工作压力,并帮助员工更好地应对工作挑战。本文设计并实现了一套面向企业员工的智能客服系统,可用于员工获取各种信息和知识,如公司政策、流程说明、产品信息等;可以为员工提供技术支持和故障排除指导,帮助员工解决常见的技术问题;可以提供业务流程的解释和操作指导等。本系统底层采用Spring Cloud微服务架构,整体架构模型分为六层,分别为数据源、数据层、服务层、应用层、接口层、用户层。本系统主要实现了智能问答、人机协作、语料管理、报表统计四大功能模块。核心智能问答模块主要涉及问题检索和闲聊对话两种业务场景,对此本文分别设计实现了两类文本处理模型。一类是用于知识检索的文本匹配模型,另一类是用于生成闲聊对话内容的文本生成式模型。对于文本匹配模型,本文分别设计了基于Word2Vec的无监督模型和基于BERT的有监督模型两种模型。本文对Word2Vec模型通过引入词频和词性影响因素进行优化,对BERT模型引入孪生网络架构进行优化,使得两模型的准确率都得到了提升,并对有监督和无监督两种模型进行了实验对比。对于文本生成式模型,本文设计实现了基于Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)模型的闲聊对话生成,通过引入注意力机制和束搜索算法提升文本生成质量和效率。同时,引入外部百度文心一言ERNIE-Bot模型,进而设计基于内部Seq2Seq优化模型与外部ERNIE-Bot模型的融合方法,用于本系统的闲聊对话模型,进一步提升了对话生成的质量。目前,本系统已在企业内部上线使用,为企业员工提供了即时、准确的信息支持,从而帮助员工更快地解决问题和处理工作任务。员工可以通过系统快速获取所需信息,减少了进行繁琐查询和搜索的时间和精力耗费。本系统为员工日常问题提供指导,并且7*24小时实时支持,提升了员工的工作质量和满意度,提高了企业整体的工作效率。
面向企业员工的智能客服系统的设计与实现
这是一篇关于企业员工,智能客服,Word2Vec,BERT,Seq2Seq,文心一言的论文, 主要内容为随着深度学习和自然语言处理等人工智能技术的不断发展,计算机在自然语言理解方面取得了巨大进展,这种进展使得基于自然语言处理的实际应用,如智能客服系统,能够更精准地理解和响应用户的问题。在企业内部,这些技术的高效应用使得智能客服系统成为可能。智能客服系统能够帮助员工解决信息查询、技术支持、业务流程指导、培训学习和常见问题回答等多个方面的问题。通过提供即时、准确的支持和解答,该系统可以提高员工的工作效率、减轻工作压力,并帮助员工更好地应对工作挑战。本文设计并实现了一套面向企业员工的智能客服系统,可用于员工获取各种信息和知识,如公司政策、流程说明、产品信息等;可以为员工提供技术支持和故障排除指导,帮助员工解决常见的技术问题;可以提供业务流程的解释和操作指导等。本系统底层采用Spring Cloud微服务架构,整体架构模型分为六层,分别为数据源、数据层、服务层、应用层、接口层、用户层。本系统主要实现了智能问答、人机协作、语料管理、报表统计四大功能模块。核心智能问答模块主要涉及问题检索和闲聊对话两种业务场景,对此本文分别设计实现了两类文本处理模型。一类是用于知识检索的文本匹配模型,另一类是用于生成闲聊对话内容的文本生成式模型。对于文本匹配模型,本文分别设计了基于Word2Vec的无监督模型和基于BERT的有监督模型两种模型。本文对Word2Vec模型通过引入词频和词性影响因素进行优化,对BERT模型引入孪生网络架构进行优化,使得两模型的准确率都得到了提升,并对有监督和无监督两种模型进行了实验对比。对于文本生成式模型,本文设计实现了基于Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)模型的闲聊对话生成,通过引入注意力机制和束搜索算法提升文本生成质量和效率。同时,引入外部百度文心一言ERNIE-Bot模型,进而设计基于内部Seq2Seq优化模型与外部ERNIE-Bot模型的融合方法,用于本系统的闲聊对话模型,进一步提升了对话生成的质量。目前,本系统已在企业内部上线使用,为企业员工提供了即时、准确的信息支持,从而帮助员工更快地解决问题和处理工作任务。员工可以通过系统快速获取所需信息,减少了进行繁琐查询和搜索的时间和精力耗费。本系统为员工日常问题提供指导,并且7*24小时实时支持,提升了员工的工作质量和满意度,提高了企业整体的工作效率。
基于ALBERT组合模型的化工文献集关键信息获取系统
这是一篇关于文献信息获取,自动文本摘要,Seq2Seq,ALBERT,Attention的论文, 主要内容为随着化学科学和化工技术的迅速发展,化工文献的数量也实现了突飞猛进的增长,阅读如此庞大的文献资料需要耗费大量时间和精力,因此如何更高效地获取有价值的化工文献信息已成为读者关注的焦点。提高阅读效率和节约时间已成为处理化工文献资料时的关键问题。为了解决以上问题,将自然语言处理与化工文献关键信息提取任务相结合,文章提出了一种基于ALBERT预训练模型的序列到序列的文本摘要模型,旨在提高获取化工文献信息的效率并节约阅读文献花费的时间。主要的研究包括以下几个部分:1、提供了一种在ALBERT预训练模型的基础上引入Attention机制的方法用于优化输入文本的词向量特征。化工文献中含有较多的化学式和化合物英文指代,文章使用化学实体识别技术来获取化工文献中的化学式和英文指代,利用Attention机制计算出它们相应的注意力词向量特征,并将该特征与ALBERT模型生成的词向量特征进行加权,进一步优化词向量,提高化学式和英文指代对应的向量维度,使得经过ALBERT模型编码获得的向量更能代表化工领域的文献。实验结果表明该方法取得了不错的效果。2、提出了一种ALBERT、Seq2Seq和Attention的组合模型用于获取化工文献关键信息。使用ALBERT预训练模型对预处理后的文本进行编码,可以学习到输入文本的语义特征。由于文献中对应的文本长度是可变的,本模型集成了Seq2Seq模型,Seq2Seq模型的加入使得处理可变文本得以实现。针对化工领域文献的特殊性质将关键信息获取分为三个阶段进行。第一阶段为文献预处理部分:使用Python语言解析文献,获取文献文本内容,并过滤掉停用词和标点符号等与文献内容无关的内容;第二阶段为获取与化工文献利用ALBRT预训练模型搭配多层堆叠的注意力模型,获取输入文本上下文相关的词向量特征,同时针对化工文献中的化学式和英文指代,使用化学实体识别技术来识别化学物质和化学反应等实体,并增加实体对应词向量的权重;第三阶段使用关键信息获取模型对文本中包含化学实体的句子进行深层次的语义特征识别,生成紧扣化工文献内容的精简的摘要内容。实验结果表明,文章构建的模型能够很好的提取出化工文献中的关键信息。3、基于文章提出的模型,设计并实现了化工文献关键信息获取系统。在对系统的需求进行充分分析后,对系统进行了总体设计,系统为B/S架构设计,采用标准的MVC设计模式。视图层主要包含了选择文献输入功能模块、摘要输出功能模块以及对输出内容选择模块,实现了通过界面即可对文献关键信息的了解掌握,最后介绍了系统每个模块的详细设计与功能描述。
新闻文本结构化数据识别技术研究及其在质监新闻关键信息提取中的应用
这是一篇关于关键句提取,TextRank,TF-IDF,知识图谱,Bert,Seq2Seq的论文, 主要内容为上海市质量监督检验技术研究院需要获得全国各省市消费品质量抽查结果中的抽查商品名称、属性、合格批次等关键信息,这些信息发布在各地的质监新闻网站上,每篇新闻对一次质监抽查行动进行了详细的描述,叙述性的记录形式使得每篇新闻篇幅较长,涵盖了诸如质检人员介绍,商品价格,违规处理意见等需求外的信息,并且上述新闻文本没有一个统一的行文规范,上海市质量监督检验技术研究院每周需要派人对新增的新闻通告进行逐一地阅读统计,存在大量繁琐的重复劳动,针对上述情况,本文设计开发了一个关键信息提取系统来解决这个问题。在开发关键信息提取系统来解决质监新闻中关键信息提取的需求时,本文完成了如下的工作:(1)通过网络爬虫爬取全国各地质监新闻网的新闻文本数据进行关键信息提取工作的研究。(2)在数据预处理阶段,使用关键句提取技术聚焦质监新闻文本关键信息,缩减语料库。通过实验对比了基于Text Rank算法和基于深度学习模型的关键句提取技术在质监新闻文本中的表现,最终选择了Text Rank算法的输出作为数据预处理的结果。(3)在关键信息提取算法的选择中,通过实验对比了基于TF-IDF、基于Text Rank、以及知识图谱和深度学习结合的方式在质监新闻文本中的表现,最终选择了知识图谱和深度学习结合的方式作为关键信息提取系统的核心算法。(4)通过系统分析与架构设计,使用vue,layui等前端技术以及C#,python等后端技术开发了质监新闻关键信息提取系统,实现了质监新闻自动爬取、质监新闻关键句提取、质监新闻关键信息提取、数据查询与可视化等功能,通过上述系统解决上海市质量监督检验技术研究院信息提取的需求。本文研究结果及开发的系统已在上海市质量监督检验技术研究院投入使用,通过关键信息提取系统很好的解决了原先人工提取的不足,提高了工作效率。
基于RoBERTa-Seq2Seq模型与改进MMR算法的中文文本摘要自动生成方法
这是一篇关于自动摘要,BERT,Seq2Seq,最大边界相关度算法,抽取式文本摘要,生成式文本摘要的论文, 主要内容为文本摘要技术是使用计算机经过各类方法对文档或者文档集中最能代表其核心思想内容的抽取和总结,从本质上来说,是一种信息压缩技术。随着信息技术的高速发展,互联网上每天都会生成大量新闻、媒体、邮件等各类形式的文本数据,文本信息过载问题严重,而文本摘要技术可以让用户在有限的时间和精力下,更加高效地获取到有用和感兴趣的信息。现有的文本摘要方法主要采用的是抽取式或者生成式,抽取式摘要容易产生冗余信息,而生成式摘要存在信息覆盖不全面、语句不通畅问题。对于文本长度超过200个字符的文章,生成式文本摘要技术有待改进。针对短文本摘要信息冗余问题,本论文采用BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers,BERT)与 RoBERTa-Seq2Seq 模型来减少冗余的方式得到最终摘要;针对中长文本,本论文将文档的语言学信息与传统的MMR算法(Maximal Marginal Relevance,最大边界相关度算法)相结合来获取长文本的摘要。论文具体工作如下:(1)基于BERT与RoBERTa-Seq2Seq模型的短文本自动摘要方法针对短文本信息冗余问题,基于BERT与RoBERTa-Seq2Seq模型设计了一种文本自动摘要方法。该方法首先通过BERT预训练模型获取词向量,再通过余弦相似度计算,选择出可以作为文本摘要的句子,最后将被选择的句子经过RoBERTa-Seq2Seq模型微调,去除一些重复文字,得到文本摘要。将该方法在LCSTS(ALarge Scale Chinese Short Text Summarization Dataset,LCSTS)数据集上进行实验,与 LDA 结合D2V方法相比,其获得的摘要准确率在ROUGE-1和ROUGE-L上面分别提升了 6%和13.71%,有效减少了生成摘要中的冗余信息,验证了该方法的有效性。(2)基于改进最大边界相关度算法的长文本摘要方法针对长文本,设计了基于改进最大边界相关度算法的长文本摘要方法。该方法将最大边界相关度算法与文本语义特征相结合。首先通过语义特征判断句子所在段落位置进行评分,再计算句子和其所在段落、句子与其所在文本的相似度得分以及句子中关键词和段落中关键词、文本中的关键词统计比较得分,然后在求得最大边界相关度算法计算的句子得分,将所有得分累计,得到一个综合得分。比较所有句子的综合得分,选择得分最高的当作本段的摘要。按照段落出现的顺序组合所有段的摘要,最后得到整个文本的摘要。随机抽取100篇长文本思政案例,由专家编写每篇案例的标准,将该方法与其他算法的摘要结果在ROUGE评分系统中对比。本文改进算法比基于传统最大边界相关度的抽取式摘要在ROUGE-1,ROUGE-2,ROUGE-L上分别高出0.93%、1.21%、2.67%,得到的摘要与专家摘要更加接近,从而验证了该算法的有效性。(3)文本摘要系统的实现采用Django和Vue技术,以本文提出的两种文本摘要算法为核心,实现了中文自动摘要系统。本文文本摘要系统主要功能包括:原文本的输入、文本预览、摘要生成、摘要保存。用户通过访问网页的方式进入系统,将原文档输入系统后,即可获取算法生成的摘要。
电商客服领域对话系统的设计与实现
这是一篇关于对话系统,客服机器人,自然语言处理,Seq2Seq的论文, 主要内容为随着移动互联网技术的发展,在线购物凭借其低价、方便的优势在人群中广泛普及。电商平台不仅要提供给客户丰富的商品,更要提供优质的客服服务以保障人们能有良好的购物体验。通过引入根据电商业务定制的客服机器人,能够有效提高人工客服的接待效率、减少大量重复工作,促进订单转化。客服机器人的本质是对话系统。系统管理员通常需要预先在系统中对机器人进行问答配置。当客户咨询时,系统通过语义理解、相似度匹配、答案检索等步骤将最佳答案反馈给客户。这种检索式问答的方式一定程度上保证了答案质量,但由于知识库规模的限制,不可能解答所有的客户问题。为提升机器人应答覆盖率,本系统中增加了补充应答模块。该模块能够在客户提问无法命中知识点的情况下回复由模型自动生成的答案。围绕应答能力及对话系统相关功能,本论文的主要工作内容如下。本论文首先分析了电商行业对客服机器人的主要需求点,包括:实现业务知识自动应答、配置系统预设知识、配置自定义知识等需求。为满足以上几点,系统在构建时使用了大量电商数据作为模型训练数据,从而得到用于在本系统中对文本进行表示的词向量模型,再通过短文本余弦相似度计算、相似度排序算法,最终由系统输出相似度最高的知识点答案。该方法能够保证应答准确率及覆盖率。与此同时,系统中加入了生成式问答模块,该模块用于回复未达到相似度阈值的客户提问。模型主要基于Seq2Seq网络结构,它的编码器-解码器结构能够很好的获取问答对间的语义信息,得到生成式答案。通过使用LSTM作为cell结构,能够避免RNN的梯度消失问题。除此之外,通过在模型的Decoder结构中加入Attention机制,能够对输出数据进行权重分配从而得到更好的答案生成效果。最后,本系统中加入了测试窗功能。该功能能够模拟客户提问场景并进行应答结果反馈,便于系统管理者及时对知识库进行调整。本论文的最终成果是可交付使用的电商客服对话系统。系统价值在于通过定制化的客服机器人帮助电商客服提升工作效率、改善回复效果,实现24小时接待。经过评测,系统功能测试全部通过;知识库应答模块准确率为65.37%、补充应答准确率为56.14%。系统具有较大的市场应用价值。
基于深度学习的多标签文本分类研究
这是一篇关于多标签文本分类,文本表示,注意力机制,Seq2Seq的论文, 主要内容为多标签文本分类作为自然语言处理领域的一项基础任务,广泛应用于情感分析、问答系统和推荐系统等领域。本文主要研究基于深度学习的多标签文本分类,通过深入分析了多标签文本分类的难点并从当前的国内外研究现状中受到启发,提出了两种多标签文本分类模型:1.本文第一个模型提出一种融合标签注意力机制和自注意力机制的方法来获取文本特征表示,同时在模型预测层加入了关系网络来获得标签间的相关性。标签信息对文本分类起重要作用,模型如果能在提取特征阶段就知道当前分类的目标和信息,那么就能根据标签提供的信息从文本中挖掘出关于该标签的关键信息从而得到更准确的关于该标签的特征表示。同时本模型考虑分类时,有的标签只需挖掘出文本的局部特征就能进行划分归类,而有的标签则需要挖掘出文本的全局特征才能预测出来。因此,本文同时还使用了自注意力机制来提取文本特征。接着,本模型根据两种特征表示的特点,从中抽取出两种表示的重要信息得到最终的文本特征表示。最后,本模型在预测层中加入了关系网络,通过该网络模型能得到更准确的带有标签相关性的标签预测向量。实验结果表明相比于基准模型,该模型取得了更好的效果。2.本文第二个模型采用Seq2Seq的方式来做多标签文本分类。该模型由编码器和解码器两部分构成,编码器把文本词向量编码得到单词的隐向量,解码器则依次生成标签序列。预测标签时,本模型通过注意力机制聚焦文本不同部分,得到关于待预测标签的文本特征表示。考虑到全面理解文本特征对分类任务的重要性,本模型提出将注意力机制基础上得到的文本特征表示与预训练的文本向量进行融合以获得更全面准确的特征表示,将融合后的特征表示向量将用于解码器解码。同时,本模型使用了形变LSTM作为模型的解码器。为了获得标签间的相关性,模型解码阶段将根据之前预测得到的标签来预测当前的标签。当然这种做法可能会产生暴露偏差的问题,如果先前标签预测错误的话可能会降低后面标签预测的准确度,因此本模型采用了一种全局标签嵌入的方法来缓解这个问题。实验结果表明相比于基准模型,该模型取得了更好的效果。
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