Чат бот - Русскоязычный набор инструментов

Данный чат-бот архитектурно сочетает два подхода: ✔ ответ на заданный вопрос ищется в базе знаний с помощью набора NLP моделей. ✔ чат-бот может генерировать реплики и управлять диалогом помощью описанный вручную правил, сценариев и веб-форм

1 мин
Автор PINTA IT
Чат бот - Русскоязычный набор инструментов

Чат бот - Русскоязычный набор инструментов

Данный чат-бот архитектурно сочетает два подхода:
✔ retrieval-based архитектура:  ответ на заданный вопрос ищется в базе знаний с помощью набора NLP моделей.
✔ rule-based подход:  чат-бот может генерировать реплики и управлять диалогом помощью описанный вручную правил,  сценариев и веб-форм

Чат бот - Русскоязычный набор инструментов

База знаний чат бота состоит из двух больших частей - базы фактов и FAQ.  В базе фактов ищется факт,  на основе которого можно сформулировать ответ,  даже если текст ответа в явном виде не содержится в факте. В FAQ ищутся готовые ответы на типовые вопросы,  при этом текст ответа выдается собеседнику без изменений. Поиск информации в базе фактов осуществляется моделью релевантности предпосылки и вопроса.  Подбор подходящей записи в FAQ выполняется помощью детектора синонимичности. Обе эти модели обучаются на больших дата сетах.

Правила и вербальные формы описываются вручную,  но также опираются на несколько NLP моделей.  Модель синонимичности и классификатор интернета позволяют выбирать подходящее правило.  Named Entity Recognition модуль извлекает из реплики человека необходимую ключевую информацию.

По умолчанию бот отвечает пассивно, не пытаясь задавать уточняющие вопросы и т.д.  Процедурные средства (правила,  сценарии,  веб-формы) могут сделать бота более про активным, он будет задавать свои вопросы собеседнику,  активно пополняя свою базу знаний.

GitHub - Koziev/chatbot: Русскоязычный чатбот
Русскоязычный чатбот. Contribute to Koziev/chatbot development by creating an account on GitHub.