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应用聚类模型获得聊天机器人语料

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李烨
4.7

之前的 Chat《从零开始,开发一款聊天机器人》描述了聊天机器人的开发过程,另一个 Chat《聊天机器人语言理解模块开发实践 》中讲述了让聊天机器人更加『人性化』的重要模块:语言理解(LU)模块的构建,LU 模型和训练算法。

但是大家都知道,模型的效果除了和算法相关,与数据更是大有关系,用于训练模型的语料和意图类型、实体类型的确定,往往会对模型的有效性和最终用户体验产生根本性的影响。

在已经存在用户与人工客服对话日志的情况下,日志中提取有代表性的客户问题,用以作为聊天机器人的语料,并通过聚类等手段获取用户问题之间的关联,是一种非常有效的途径。

作为『聊天机器人』系列的第三部,本场 Chat 将详细阐述应用聚类手段获取 chatbot 语料,并对构建 LU 模块提供参考的方法。


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