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更新時間:2025-04-01來源:網絡

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1、最初級的實現方法:關鍵詞匹配建一個關鍵詞詞庫,對用戶輸入的語句進行關鍵詞匹配,然后調用對應的知識庫。此種方式入門門檻很低,基本上是個程序員都能實現,例如現在微信公眾平臺的智能回復、諸多網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、由于是關鍵詞匹配,如果用戶輸入的語句中出現多個關鍵詞,此時由于涉及關鍵詞權重(與知識庫的關鍵詞對比)等等問題,此時關鍵詞匹配的方法就不擅長了b、不存在對用戶輸入語句語義的理解,導致會出現答非所問的現象。當然在產品上對回答不上的問題就采用賣萌的方式來規避掉。c、基本上無自學習能力,規則只能完全由人工維護,且規則基本是固定死的。d、性能、擴展性較差。還是上面的一句話中包含多個關鍵詞的例子,采用普通程序語言來做關鍵詞匹配,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),也很難滿足大規模場景需求。2、稍微高級點的實現方法:基于搜索引擎、文本挖掘、自然語言處理(NLP)等技術來實現相對于1的關鍵詞匹配,此種實現方法要解決的核心的問題可以大致理解為:根據一段短文本(例如用戶問的一句話)的語義,推測出用戶最可能的意圖,然后從海量知識庫內容中找出相似度*的結果。

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