一種網(wǎng)絡(luò)聊天機(jī)器人的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著語音識別和自然語言處理技術(shù)的進(jìn)步，聊天機(jī)器人(Chatbot)以其更友好體驗(yàn)被看成是人機(jī)交互的未來，市場上出現(xiàn)了大量的聊天機(jī)器人產(chǎn)品。然而，當(dāng)前基于知識檢索模型或生成模型的聊天機(jī)器人遠(yuǎn)沒有達(dá)到期望的效果，甚至不實(shí)用。
　　伴隨著當(dāng)前Web服務(wù)/APIs的大爆發(fā)，在這一背景下，本文提出了一種基于服務(wù)匹配的聊天機(jī)器人。該系統(tǒng)根據(jù)用戶的輸入，借助中文自然語言處理技術(shù)進(jìn)行服務(wù)匹配，通過調(diào)用Web服務(wù)來響應(yīng)用戶意圖。該系統(tǒng)可以解

2、決知識檢索模型維護(hù)知識庫困難的問題以及生成模型很不成熟的問題，能給用戶返回直接的和結(jié)構(gòu)化的信息，在一定程度上使得聊天機(jī)器人可以代替現(xiàn)有APP。
　　本文提出了聊天機(jī)器人服務(wù)匹配算法。通過中文分詞、詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識別等技術(shù)從用戶輸入的文本中提取關(guān)鍵詞和命名實(shí)體，然后通過關(guān)鍵詞搜索合適的API，根據(jù)API的信息，將提取的關(guān)鍵詞和命名實(shí)體與API的調(diào)用參數(shù)匹配。本文采用CRF-BiLSTM模型進(jìn)行中文分詞，基于SIGHAN Bake

3、off2005數(shù)據(jù)集對該模型分詞效果進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。結(jié)果證明較基于詞典的機(jī)械分詞方法MWSEG，CRF-BiLSTM的準(zhǔn)確率、召回率和F值有接近10％的提升，達(dá)到了Bakeoff2005大賽Open組的最好水平。
　　本文提出了適用于網(wǎng)絡(luò)聊天機(jī)器人的RESTbot風(fēng)格。RESTbot基于REST風(fēng)格實(shí)現(xiàn)，針對網(wǎng)絡(luò)聊天機(jī)器人的使用場景做了進(jìn)一步的規(guī)范。聊天機(jī)器人調(diào)用RESTbot風(fēng)格的Web服務(wù)無需人工編寫格式轉(zhuǎn)換代碼，直接供前端使