基于人工智能的湖南移动在线客服研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第13-15页 |
| 1.2.1 智能在线客服系统 | 第13-14页 |
| 1.2.2 问答系统 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容与主要贡献 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 智能客服系统相关理论与技术分析 | 第17-28页 |
| 2.1 问答系统相关技术 | 第17-19页 |
| 2.2 自然语言处理相关技术 | 第19-20页 |
| 2.3 专家系统相关技术 | 第20-27页 |
| 2.3.1 专家系统类型 | 第20-22页 |
| 2.3.2 专家系统的基本组成 | 第22-23页 |
| 2.3.3 专家系统的关键技术 | 第23-27页 |
| 2.4 小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于关联推荐的问题智能匹配技术 | 第28-35页 |
| 3.1 客户模型构建 | 第29-30页 |
| 3.2 基于关联推荐的匹配技术 | 第30-34页 |
| 3.2.1 基本关联匹配算法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于关联的加权匹配算法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 评价指标 | 第33-34页 |
| 3.3 小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于专家系统的在线客服智能推理技术 | 第35-47页 |
| 4.1 问题分析 | 第35页 |
| 4.2 基于CLIPS的在线客服智能推理专家系统 | 第35-36页 |
| 4.2.1 CLIPS的基本组成 | 第36页 |
| 4.2.2 CLIPS的系统框架 | 第36页 |
| 4.3 基于CLIPS的专家系统知识库构建 | 第36-39页 |
| 4.3.1 CLIPS的标准知识表示 | 第37-38页 |
| 4.3.2 扩充的中文产生式规则模型 | 第38-39页 |
| 4.4 基于CLIPS的在线客服推理机设计 | 第39-44页 |
| 4.4.1 基于CLIPS推理引擎进行推理 | 第39-40页 |
| 4.4.2 推理机制 | 第40-41页 |
| 4.4.3 模式匹配算法 | 第41-42页 |
| 4.4.4 控制策略 | 第42-44页 |
| 4.5 在线客服智能推理系统解释器的设计 | 第44-46页 |
| 4.6 小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于人工智能的在线客服系统设计与实现 | 第47-56页 |
| 5.1 需求分析 | 第47-50页 |
| 5.1.1 基本功能设计原则 | 第47页 |
| 5.1.2 业务功能要求 | 第47-50页 |
| 5.2 功能模块设计 | 第50页 |
| 5.3 系统界面开发 | 第50-52页 |
| 5.4 智能推理模块的技术组成与实现 | 第52-53页 |
| 5.4.1 智能推理模块的技术组成 | 第52页 |
| 5.4.2 智能推理模块的实现 | 第52-53页 |
| 5.5 系统实现与测试 | 第53-55页 |
| 5.6 测试结论 | 第55页 |
| 5.7 小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录A 攻读学位期间参加的科研项目 | 第62页 |
