基于语义的智能家居管理系统关键技术研究下载

weixin_39821228 2019-08-19 12:00:16

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18 智能问答系统调研智能问答系统调研全文共30页，当前为第1页。智能问答系统调研全文共30页，当前为第1页。智能问答系统调研全文共30页，当前为第1页。智能问答系统调研全文共30页，当前为第1页。中文问答系统调研报告目录问答系统调研报告 1 1 问答系统的价值体现 3 1.1 市场应用价值 3 1.2 弥补了搜索引擎的不足 3 1.3 总结 3 2 问答系统的市场应用情况 4 3 问答系统整体框架 5 3.1 问答实现流程 5 3.2 问句分析模块 6 3.2.1中文分词 6 3.2.2关键词提取 9 3.2.3关键词扩展 11 3.2.4实体识别 11 3.2.5问句分类 13 3.3 信息检索模块 14 3.3.1模式匹配 14 3.3.2答案检索 14 3.3.3知识图谱 17 3.4答案抽取模块 22 智能问答系统调研全文共30页，当前为第2页。智能问答系统调研全文共30页，当前为第2页。3.4.1基于规则的方法 22 智能问答系统调研全文共30页，当前为第2页。智能问答系统调研全文共30页，当前为第2页。 3.4.2基于统计的方法 23 4 问答系统的应用场景 25 4.1 任务型 25 4.2 问答型 25 4.3 语聊型 26 5 调研总结 27 智能问答系统调研全文共30页，当前为第3页。智能问答系统调研全文共30页，当前为第3页。1 问答系统的价值体现智能问答系统调研全文共30页，当前为第3页。智能问答系统调研全文共30页，当前为第3页。市场应用价值问答系统是智能人机交互的技术基础，智能人机交互通过拟人化的交互体验逐步在智能客服、任务助理、智能家居、智能硬件、互动聊天等领域发挥巨大的作用和价值。因此，各大公司都将智能聊天机器人作为未来的入口级别的应用在对待。包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。 1.2 产品技术价值搜索引擎的缺陷：一方面，用户所输入的搜索关键词或关键句，无法真实反映用户需求；另一方面，检索系统仅仅通过几个关键词的简单逻辑组合来返回答案。两方面的误差造成检索结果很差。检索结果不够简洁。冗余信息使用户难以快速准确定位所需信息，造成时间和精力的浪费。缺乏对用户问句的语义理解。只靠关键词的索引或简单的匹配算法，并不能真正触及到问题的真实意思，使检索结果一般。问答系统能针对搜索引擎缺陷的改进问答系统允许用户以自然语言的形式询问或者输入。问答系统能直接返回答案，提供给用户简洁、有效的答案。问答系统能分析用户意图，提供给用户真正有用、准确的信息。 1.3 总结无论是在日常生活中查阅资料，还是在科学研究、商业金融等领域的应用，都有智能问答的参与，所以智能问答的发展与管理将是人们不可忽视的研究方向。 2 问答系统的市场应用情况按照市场应用情况可分为五类:在线客服，娱乐机器人，教育聊天机器人，个人助理和智能问答. (1) 在线客服智能问答系统调研全文共30页，当前为第4页。智能问答系统调研全文共30页，当前为第4页。在线客服聊天机器人系统的主要功能是和用户行基本沟通并自动回复用户有关产品或服务的问题,降低企业客服运营成本,提升用户体验.应用场景通常为网站首页和手机终端,代表有小爱机器人,JIMI(JD)客服机器人,JIMI具有一定的拒识能力,即能够知道自己不能回答用户的哪些问题以及何时应转向人工客服. 智能问答系统调研全文共30页，当前为第4页。智能问答系统调研全文共30页，当前为第4页。 (2) 娱乐娱乐机器人主要同用户进行开放主题的对话,从而实现对用户的精神陪伴,情感慰藉和心理疏导等作用,主要针对社交媒体,儿童玩具,代表产品有微软小冰和腾讯的小微,小微除了能够与用户进行开放主题的聊天外,还能提供特定主题的服务,如天气预报和生活常识等. (3) 教育教育聊天机器人根据教育内容构建交互的语言使用环境,帮助用户学习某种语言,在学习某项专业课程时,指导用户逐步深入学习并掌握技能,用户的特定年龄阶段,帮助用户进行某种知识的辅助学习等.通常该类聊天机器人具备交互学习功能,培训软件及智能玩具等,代表有科大讯飞开心熊宝系列玩具. (4) 个人助理该类聊天机器人主要通过语音或文字与聊天机器人系统进行交互,实现个人事务的查询及代办,如天气查询,空气质量查询,定位,短信收发,日程提醒和智能搜索等,从而更便捷辅助用户的日常事务处理,代表有Apple的Siri,Google Now, Cortana. (5) 智能问答智能应答的聊天机器人主要功能包括以自然语言形式提出的事实型问题和需要计算和逻辑推理型的问题,已达到满足用户的信息需求及辅助用户进行决策的目的.代表有IBM wats

本项目结合 Facebook AI 研究院开源的针对聚类和相似性搜索库Faiss 、Google提供的BERT模型实现一个基于文本语义的智能问答系统。通过项目案例从0到1搭建FAQ智能问答机器人，让大家轻松掌握文本语义相似度文本检索系统和FAQ问答机器人在工业界应用。

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大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理、数据分析、智能客服、智能家居等领域都有广泛的应用前景。

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