【JavaScript+自然语言处理+HTML+CSS】实现Web端的智能聊天问答客服实战(附源码 超详细必看)
作者:mmseoamin日期:2024-04-27

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智能客服的部署方式比较多样化,可以作为组件嵌入到其他应用程序,也可以部署到定制网站,下面分别介绍如何新创建智能客服应用,从而使其能够集成为网站功能的一部分,以及如何将通过PyCharm训练后的智能客服部署到网站

一、智能聊天问答客服简介

QA问答是Question-and-Answer的缩写,根据用户提出的问题检索答案,并用用户可以理解的自然语言回答用户,问答型客服注重一问一答处理,侧重知识的推理。 从应用领域视角,可将问答系统分为限定域问答系统和开放域问答系统。 根据支持问答系统产生答案的文档库、知识库,以及实现的技术分类,可分为自然语言的数据库问答系统、对话式问答系统、阅读理解系统、基于常用问题集的问答系统、基于知识库的问答系统等。

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客服设计 

问题处理

问题处理流程识别问题中包含的信息,判断问题的主题信息和主题范畴归属,比如是属于一般类问题还是属于特定主题类问题,然后提取与主题相关的关键信息,比如人物信息、地点信息和时间信息等。

问题映射

根据用户咨询的问题,进行问题映射消除歧义。通过字符串相似度匹配和同义词表等解决映射问题,根据需要执行拆分和合并操作。

查询构建

通过对输入问题进行处理,将问题转化为计算机可以理解的查询语言,然后查询知识图谱或者数据库,通过检索获得相应备选答案。

知识推理

根据问题属性进行推理,问题基本属性如果属于知识图谱或者数据库中的已知定义信息,则可以从知识图谱或者数据库中查找,直接返回答案。如果问题属性是未定义类问题,则需要通过机器算法推理生成答案。

消岐排序

根据知识图谱中查询返回的一个或者多个备选答案,结合问题属性进行消歧处理和优先级排序,输出最佳答案。

二、效果展示

界面如下

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界面的下方可由用户输入对应问题 下方系统会给出一些问题的概括 作者可以选择以获得更好的回答 

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三、代码

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