Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Nhận diện các thực thể lồng nhau trong hệ thống Chatbot đặt hàng
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Nhận diện các thực thể lồng nhau trong hệ thống Chatbot đặt hàng
Gia Nhi
29
5
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Nghiên cứu này đề xuất xây dựng một mô hình nhận diện thực thể lồng nhau trong hệ thống chatbot đặt hàng để trang bị cho bots khả năng hiểu và trích xuất nội dung câu đặt hàng của khách một cách tự động: Đó là khi người dùng nhập nội dung cần đặt hàng dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên thì hệ thống sẽ tự động trích xuất ra thông tin đơn hàng một cách chính xác nhất có thể. | Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học NHẬN DIỆN CÁC THỰC THỂ LỒNG NHAU TRONG HỆ THỐNG CHATBOT ĐẶT HÀNG Đỗ Thị Hương Nguyễn Thị Huyền Nguyễn Ngọc Khánh Huyền Khoa Quốc tế Đại học Quốc gia Hà Nội Tác giả liên lạc dohuong64197@gmail.com TÓM TẮT Nghiên cứu này đề xuất xây dựng một mô hình nhận diện thực thể lồng nhau trong hệ thống chatbot đặt hàng để trang bị cho bots khả năng hiểu và trích xuất nội dung câu đặt hàng của khách một cách tự động Đó là khi người dùng nhập nội dung cần đặt hàng dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên thì hệ thống sẽ tự động trích xuất ra thông tin đơn hàng một cách chính xác nhất có thể. Để làm được việc đó chúng ta cần sự hỗ trợ từ các kĩ thuật học máy trí tuệ nhân tạo. Trong số đó nổi bật nhất là các kĩ thuật nhận diện thực thể. Do vậy nghiên cứu này đề xuất sử dụng mô hình gán nhãn chuỗi CRFs kết hợp sử dụng các tập đặc trưng khác nhau để bắt các thực thể lồng nhau trong lĩnh vực đặt hàng trực tuyến. Ngoài ra để kiểm tra tính hiệu quả của mô hình đề xuất chúng tôi cũng tiến hành xây dựng một bộ dữ liệu liên quan nhằm huấn luyện máy tính khả năng tự động bắt các thực thể một cách chính xác nhất. Các thiết lập thực nghiệm khác nhau được thực hiện và so sánh đánh giá trên các độ đo phổ biến để đánh giá hiệu quả của hệ thống. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất khá khả quan có khả năng bắt chính xác các thực thể lên tới 88.8 đối với độ đo F1 khi sử dụng phương pháp kiểm thử chéo 5 lần. Từ khóa Chatbot nhận diện thực thể lồng nhau CRFs. RECOGNIZING COMPOSITE ENTITIES IN ORDERING CHATBOTS Do Thi Huong Nguyen Thi Huyen Nguyen Ngoc Khanh Huyen International School VNU Ha Noi Corresponding Author dohuong64197@gmail.com ABSTRACT This research aims at building a module to automatically recognize composite entities in ordering chatbots this helps bots understand and automatically extract ordering information. To do that it is necessary to use advanced techniques of machine learning as well as artificial .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Kinh nghiệm của vương quốc Anh trong thực hiện các hoạt động thanh tra nhà máy điện hạt nhân
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Các phương pháp biểu diễn tri thức trên máy tính - TS. Đào Anh Nam
Bài giảng: Các kiến thức cơ bản về an toàn điện
Tiết 10 BẤT ĐẲNG THỨC (TT) BẤT ĐẲNG THỨC TRUNG BÌNH CỘNG VÀ TRUNG BÌNH NHÂN
Giáo án Đại số 8 chương 2 bài 7: Phép nhân các phân thức đại số
Bài giảng Đại số 8 chương 2 bài 7: Phép nhân các phân thức đại số
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Bài 9, 10: Biểu diễn tri thức bởi các luật và lập luận
TIẾT 41: BẤT ĐẲNG THỨCVỀ GIÁTRỊ TUYỆT ĐỐI VÀ BẤT ĐẲNG THỨC GIỮA TRUNG BÌNH CỘNG VÀ TRUNG BÌNH NHÂN
Tiết 40:Bài 1: BẤT ĐẲNG THỨC VÀ CHỨNG MINH BẤT ĐẲNG THỨC (tt)
Tiết 40: Bài 1: BẤT ĐẲNG THỨC VÀ CHỨNG MINH BẤT ĐẲNG THỨC
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.