7篇关于聊天机器人的计算机毕业论文

今天分享的是关于聊天机器人的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到聊天机器人等主题,本文能够帮助到你

高校毕业生就业心理疏导聊天机器人的设计与实现

这是一篇关于就业,疏导,深度学习,聊天机器人的论文, 主要内容为随着社会经济发展与高校扩招政策的推行,高校毕业生人数逐年上升,就业竞争压力日趋加大,毕业生心理压力也随之加重,人工疏导无法满足庞大的需求,需要一种更高效便捷的方式来处理,由此聊天机器人应运而生。在自然语言处理中,基于检索技术的聊天机器人无法应对没有预先定义的场景,灵活性较差,而基于深度学习的生成式聊天机器人扩展性更强,系统开发效率也更高,有着非常广阔的发展前景。论文对高校毕业生就业心理压力产生的问题进行调研,采用Tensor Flow作为聊天模块算法实现和训练的框架,建立分词词典保证分词的正确性,使用结巴分词、调节word2vec中Skip-gram模型的参数并训练词向量。理论分析了生成式对话模型如LSTM模型、BILSTM模型、BILSTM+Attention模型以及BILSTM+Attention+Beam Search模型优缺点,并调整了各模型参数保持一致确保模型自身对训练效果的影响,并对以上四种模型分别对预处理后的数据集进行训练。根据人工评测效果选择出最优模型并对基于深度学习的生成式聊天机器人系统进行全面的需求分析,通过需求分析提出和构建系统整体框架,并对各个功能模块进行了详细划分与设计。采用mysql数据库,前端和后端分离的设计模式,前端框架使用Vue.js,API采用Flask框架进行实现,针对各模块的设计,对各个模块功能进行实现和测试,并采用人工评测的方式对模型的性能进行评估。使用Tensor Flow框架实现聊天机器人对话模型,并对学生就业心理领域数据集进行训练,通过实验结果对比分析,验证了基于深度学习的生成式对话模型的有效性和可行性。聊天机器人通过人机交互的方式,降低了大量人力成本。

基于在线聊天机器人的企业客服系统设计与实现

这是一篇关于客服系统,聊天机器人,朴素贝叶斯算法,Word2Vec模型的论文, 主要内容为在当今世界,企业间竞争不仅体现在产品质量与价格上,还表现在服务上。为提升客户满意率,增强市场竞争力,建立一个方便、高效、功能完善的企业客服系统是实现目标的重要方法。企业客服系统是在企业已有业务系统或者门户网站上嵌入客服聊天功能模块,通过客服模块的开发和构建,可以为企业来访用户和客服人员提供在线沟通交流和即时信息咨询的平台。在线智能聊天机器人可以针对用户借助自然语言提出的庞大数量的相似或重复问题,进行知识库查询检索之后以较为精准和简单的结果回答,从而减少客服人力成本和提高客服工作效率。因此,对基于在线聊天机器人的企业客服系统的研究和实现具有很大的实用价值。以大型工单处理业务为背景,基于在线聊天机器人的企业客服系统的设计与实现的研究主要包括企业客服系统的架构和开发,以及在线聊天机器人关键算法的设计。所做工作主要是面向基于聊天机器人的企业客服系统,提出了由前端展示层、业务逻辑层、数据处理层以及数据存储和访问层组成的软件架构;分析系统需求,设计了在线聊天机器人、客服系统管理、人工客户服务、客服人员间沟通和移动端客户服务五个功能模块;运用了k-means算法与朴素贝叶斯算法相结合的分类算法进行文本分类,并改进了基于Word2Vec的语义分析相似度算法,使之与基于语序和词形相似度的结构分析相似度算法加权结合,进行问句的相似匹配。企业客服系统的开发采用B/S模式,使用了目前比较先进的开发框架或技术,如Spring Boot框架、Web Socket技术、非关系型数据库Redis等。对新技术的应用提高了系统的稳定性和可扩展性,保障了系统在当前互联网环境下的使用寿命。经测试,该系统聊天机器人模块在受限域回答准确率达78.5%,达到行业平均水平。系统首版本上线试运行之后,节约近50%的客服人力成本,加快了客服处理效率,收获了客户好评,具有较高商用价值。

一种网络聊天机器人的研究与实现

这是一篇关于聊天机器人,服务匹配,REST,分词,微服务的论文, 主要内容为近年来,随着语音识别和自然语言处理技术的进步,聊天机器人(Chatbot)以其更友好体验被看成是人机交互的未来,市场上出现了大量的聊天机器人产品。然而,当前基于知识检索模型或生成模型的聊天机器人远没有达到期望的效果,甚至不实用。伴随着当前Web服务/APIs的大爆发,在这一背景下,本文提出了一种基于服务匹配的聊天机器人。该系统根据用户的输入,借助中文自然语言处理技术进行服务匹配,通过调用Web服务来响应用户意图。该系统可以解决知识检索模型维护知识库困难的问题以及生成模型很不成熟的问题,能给用户返回直接的和结构化的信息,在一定程度上使得聊天机器人可以代替现有APP。本文提出了聊天机器人服务匹配算法。通过中文分词、词性标注和命名实体识别等技术从用户输入的文本中提取关键词和命名实体,然后通过关键词搜索合适的API,根据API的信息,将提取的关键词和命名实体与API的调用参数匹配。本文采用CRF-BiLSTM模型进行中文分词,基于SIGHANBakeoff2005数据集对该模型分词效果进行了实验分析。结果证明较基于词典的机械分词方法MWSEG,CRF-BiLSTM的准确率、召回率和F值有接近10%的提升,达到了 Bakeoff 2005大赛Open组的最好水平。本文提出了适用于网络聊天机器人的RESTbot风格。RESTbot基于REST风格实现,针对网络聊天机器人的使用场景做了进一步的规范。聊天机器人调用RESTbot风格的Web服务无需人工编写格式转换代码,直接供前端使用,减少了重复的无意义的数据格式转换工作。然后本文针对RESTbot风格,提出了推荐的可视化方案。最后对RESTbot的可扩展性进行论述。最后,本文采用微服务架构实现了该网络聊天机器人系统。本文对网络聊天机器人系统的微服务架构、API网关、服务管理器和Web服务的实现细节进行了介绍。

认知导向的B2C电商导购聊天机器人体验设计研究

这是一篇关于认知心理,B2C电商,智能导购,聊天机器人,用户体验的论文, 主要内容为随着人工智能的发展,电子商务领域各企业率先展开了聊天机器人的多场景应用探索。人工智能与大数据技术让电商平台内的智能导购成为可能,阿里巴巴等企业已经开始了使用聊天机器人进行导购的商业应用探索,但用户体验亟待提升。目前,针对聊天机器人使用的新界面与交互方式,学术界缺乏系统的设计理论,设计实践者的经验沉淀也非常分散,并缺乏针对性。本文发现机会并以此为出发点,选择将面向B2C电商移动平台的导购聊天机器人作为研究对象,意在深入研究导购聊天机器人的体验设计方法及原则,希望为设计者提供理论指导。本文首先从电商平台类型、聊天机器人类型、应用场景这三方面对本课题研究对象B2C电商导购聊天机器人作出明确界定。在对认知心理学相关理论研究的基础上,本文阐述了认知导向的B2C电商导购聊天机器人体验设计意义所在,并提出了B2C电商平台上具有导购功能的聊天机器人存在的认知问题。接下来,通过分析面向B2C电商导购聊天机器人的用户认知特征、网购认知因素及认知评价来源,提出用户对B2C电商导购聊天机器人存在审美、交互、功能、情感四方面的体验需求。然后,基于已有的分析研究使用问卷调研与深度访谈的方法对用户展开定量与定性研究,以求获得用户对B2C电商导购聊天机器人更具体的体验需求。最后,依据用户认知特征分析及体验需求调研结果,结合现有用户体验的设计方法及原则,本文提出B2C电商导购聊天机器人在审美体验、交互体验、功能体验、情感体验四维度的设计策略。本课题构建的B2C电商导购聊天机器人体验设计策略可以有效地指导设计实践,帮助解决现有导购聊天机器人设计存在的认知问题,全方位地提升用户体验,提高消费者对导购聊天机器人的接受度,同时也有助于电商平台实现品牌差异化、提升转化率的目标。另外,本课题中认知导向的分析研究思路及策略输出成果将丰富导购聊天机器人的设计理论研究,对其他类型聊天机器人的设计研究也有一定的参考借鉴意义。