【摘 要】
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对话系统指通过自然语言与用户进行对话的系统。对话系统通常嵌入在应用系统中,提供对话式的客服、内容搜索等服务,为用户带来更加智能的体验。企业服务管理云平台是为政府管理机构汇集企业信息,以便更好地为企业提供服务的平台。为了便捷地了解辖区内企业信息,需要为平台提供一个智能检索工具。为此本文基于Rasa多轮对话框架,针对企业信息设计实现了智能检索助手,实现了基于语音问答的企业信息查询统计功能。同时对Ras
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对话系统指通过自然语言与用户进行对话的系统。对话系统通常嵌入在应用系统中,提供对话式的客服、内容搜索等服务,为用户带来更加智能的体验。企业服务管理云平台是为政府管理机构汇集企业信息,以便更好地为企业提供服务的平台。为了便捷地了解辖区内企业信息,需要为平台提供一个智能检索工具。为此本文基于Rasa多轮对话框架,针对企业信息设计实现了智能检索助手,实现了基于语音问答的企业信息查询统计功能。同时对Rasa框架的功能组件进行算法优化和功能改进,提高了对话服务质量。本文的主要工作如下:面向企业信息的智能检索助手由查询APP、多轮对话服务和数据查询接口三部分组成。本文基于企业服务领域常用对话数据集,使用Rasa框架,通过数据构建、数据增强、动作定义和组件配置等步骤搭建多轮对话服务,实现了意图分类、实体识别、多轮对话管理和动作反馈等功能;数据查询接口完成多轮对话服务与企业信息数据库之间的交互;查询APP为用户提供对话交互应用。智能检索助手已上线部署,能稳定提供服务。针对Rasa框架中功能组件存在的对话质量不高的问题,本文分析了原因,提出了相应的算法优化和功能改进方法。针对自然语言理解模块实体识别正确率较低的问题,本文使用BERT+CRF模型取代原有的CRF模型提高实体识别准确率;针对指代词识别问题,使用了基于规则模板的方法改进了指代词的识别;针对实体识别后的公司名称匹配问题,使用基于最短编辑距离的拼音相似度和余弦相似度联合计算候选词和匹配词相似度的方法,提高公司名称的识别准确率;针对对话管理模块动作预测准确率较低的问题,本文进行了LSTM、GRU、GRU+Attention以及MLP模型的对比实验,选择效果最好的MLP模型替换了原有的LSTM模型,提高了动作预测准确率。本文为企业服务管理云平台设计实现了智能对话系统,为平台管理者提供更为便捷的企业信息查询服务。
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