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假如用戶問:北京后天的溫度是多少度?
網(wǎng)絡(luò)天才如果采用純搜索引擎的思路(基于文本挖掘、NLP的思路不盡相同,但可參考此思路),此時(shí)實(shí)際流程上分成幾步處理:
1、對(duì)輸入語(yǔ)句分詞,得到北京、后天、溫度3個(gè)關(guān)鍵詞。分詞時(shí)候利用了預(yù)先建好的行業(yè)詞庫(kù),“北京”符合預(yù)先建好的城市庫(kù)、“后天”符合日期庫(kù)、“溫度”符合氣象庫(kù)
2、將上述分詞結(jié)果與規(guī)則庫(kù)按照一定算法做匹配,得出匹配度*的規(guī)則。假定在規(guī)則庫(kù)中有一條天氣的規(guī)則:城市庫(kù)+日期庫(kù)+氣象庫(kù),從而大致可以推測(cè)用戶可能想問某個(gè)地方某天的天氣。
3、對(duì)語(yǔ)義做具體解析,知道城市是北京,日期是后天,要獲取的知識(shí)是天氣預(yù)報(bào)
4、調(diào)用第三方的天氣接口,例如中國(guó)天氣網(wǎng)-專業(yè)天氣預(yù)報(bào)、氣象服務(wù)門戶 的數(shù)據(jù)
1、最初級(jí)的實(shí)現(xiàn)方法:關(guān)鍵詞匹配
建一個(gè)關(guān)鍵詞詞庫(kù),對(duì)用戶輸入的語(yǔ)句進(jìn)行關(guān)鍵詞匹配,然后調(diào)用對(duì)應(yīng)的知識(shí)庫(kù)。
此種方式入門門檻很低,基本上是個(gè)程序員都能實(shí)現(xiàn),例如現(xiàn)在微信公眾平臺(tái)的智能回復(fù)、諸多網(wǎng)站的敏感詞過濾就是此類。
但此種方式存在諸多問題,例如:
a、由于是關(guān)鍵詞匹配,如果用戶輸入的語(yǔ)句中出現(xiàn)多個(gè)關(guān)鍵詞,此時(shí)由于涉及關(guān)鍵詞權(quán)重(與知識(shí)庫(kù)的關(guān)鍵詞對(duì)比)等等問題,此時(shí)關(guān)鍵詞匹配的方法就不擅長(zhǎng)了
b、不存在對(duì)用戶輸入語(yǔ)句語(yǔ)義的理解,導(dǎo)致會(huì)出現(xiàn)答非所問的現(xiàn)象。當(dāng)然在產(chǎn)品上對(duì)回答不上的問題就采用賣萌的方式來規(guī)避掉。
c、網(wǎng)絡(luò)天才基本上無自學(xué)習(xí)能力,規(guī)則只能完全由人工維護(hù),且規(guī)則基本是固定死的。
d、性能、擴(kuò)展性較差。還是上面的一句話中包含多個(gè)關(guān)鍵詞的例子,采用普通程序語(yǔ)言來做關(guān)鍵詞匹配,性能奇差。即便采用一些文本處理的算法來做(例如Double-array trie tree),也很難滿足大規(guī)模場(chǎng)景需求。
2、稍微高級(jí)點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)方法:基于搜索引擎、文本挖掘、自然語(yǔ)言處理(NLP)等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)
相對(duì)于1的關(guān)鍵詞匹配,此種實(shí)現(xiàn)方法要解決的核心的問題可以大致理解為:根據(jù)一段短文本(例如用戶問的一句話)的語(yǔ)義,推測(cè)出用戶最可能的意圖,然后從海量知識(shí)庫(kù)內(nèi)容中找出相似度*的結(jié)果。
具體技術(shù)實(shí)現(xiàn)就不細(xì)說了。舉一個(gè)很粗糙的例子來簡(jiǎn)單說一下此種實(shí)現(xiàn)方法處理的思路(不嚴(yán)謹(jǐn),只是為了說明思路)。
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