半自动客服机器人反馈学习机制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题背景目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 问答系统研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 问答对提取技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 特征提取和问句分类研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容与组织 | 第16-19页 |
| 1.3.1 本文内容 | 第16-18页 |
| 1.3.2 本文的组织 | 第18-19页 |
| 第2章 反馈学习机制问题分析 | 第19-27页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 网购客服机器人工作环境分析和定位 | 第19-21页 |
| 2.2.1 网购客服机器人工作环境 | 第19-20页 |
| 2.2.2 半自动网购客服机器人 | 第20-21页 |
| 2.3 店铺知识个性化现象 | 第21-23页 |
| 2.3.1 问题个性化 | 第21-22页 |
| 2.3.2 答案个性化 | 第22-23页 |
| 2.4 反馈学习机制 | 第23-26页 |
| 2.4.1 个性化知识库 | 第23-24页 |
| 2.4.2 反馈学习机制的设计 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 问答对匹配算法 | 第27-38页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 问题形式化描述 | 第27-28页 |
| 3.3 问答对应关系匹配算法 | 第28-37页 |
| 3.3.1 问答对匹配特征 | 第28-36页 |
| 3.3.2 基于信息熵的决策 | 第36-37页 |
| 3.3.3 问答对应关系匹配算法 | 第37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 知识的存储和问答系统设计 | 第38-46页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 知识个性化表示 | 第38-39页 |
| 4.3 知识冗余性处理 | 第39-40页 |
| 4.4 网购客服机器人架构 | 第40-45页 |
| 4.4.1 客户端 | 第41-42页 |
| 4.4.2 服务端 | 第42-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 实验分析和系统评价 | 第46-55页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 问句分类实验分析 | 第46-48页 |
| 5.2.1 评价标准 | 第46-47页 |
| 5.2.2 实验结果与分析 | 第47-48页 |
| 5.3 问答对抽取实验分析 | 第48-49页 |
| 5.3.1 评价标准 | 第48页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第48-49页 |
| 5.4 系统评价 | 第49-52页 |
| 5.4.1 评价标准 | 第49-50页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第50-52页 |
| 5.5 系统效果展示 | 第52-54页 |
| 5.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
