一圖簡看智能聊天機器人的設計

（早前的一個智能聊天機器人設計，實際使用中已經改了不少了。）

簡述

主要分三塊：

• SuperRobot 框架主體。
• 天然語言理解系統。
• 詞向量Trainer。

SuperRobot

• AliceBot負責閒聊，採用AIML Engine，屬於rulebased。
• 閒聊語句經過後臺輸入到DB。
• ServiceBot負責業務QA，Matcher負責匹配工做。
• 自定義QA對經過後臺輸入到DB。
• AbilityBot負責與第三方系統交互，經過REST請求天然語言理解系統返回意圖及實體。
• 後臺能定義交互的服務接口。
• 用Java開發。

天然語言理解系統

• 主要負責的工做時意圖預測和實體識別。
• 須要標註業務數據樣本的實體和意圖。
• 實體提取器經過序列標註訓練模型並實現實體提取。
• 意圖分類器經過SVM訓練模型並實現意圖預測。
• 麻省理工NLP工具MITIE。
• 用Python、C++ 開發。

詞向量Trainer

• 主要負責詞向量訓練。
• 普通語料包括維基百科百度百科。
• 業務語料包括業務系統數據。
• 用DLib機器學習庫。
• 用C++開發。
• 訓練的模型供前面使用。

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