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Python开发的智能客服系统(智能问答)

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简介:
本项目为一款基于Python语言开发的智能客服系统,专注于提供高效的智能问答服务,利用自然语言处理技术解决用户咨询问题。 Python智能客服系统(智能问答)Tencent问答小工具是我个人开发的一个小型项目。这个工具的主要功能是让用户输入一些问题,并通过模块进行训练以实现一个简单的问答系统。 该系统的功能描述如下: 用户打开页面后,可以搜索相关的问题。搜索之后会显示最匹配的答案和四个最相似答案,这可以理解为是一个简化的问答或客服系统。该项目被命名为tencentFaqs的原因是我为此制作了一个个人的腾讯校招常见问题的小型系统(非官方),当然也可以根据需要修改成其他功能。 项目使用了Django框架,在用户端需要同步数据库并建立superadmin账号,然后可以通过/admin后台进行问题增加操作。添加完问题后,必须前往/trans页面进行模型训练,并且在成功训练之后会提示: {code: 0, message: success} 完成以上步骤后,用户就可以通过前端页面开始使用问答功能了。 该工具仅供学习和参考之用。

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客服
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  • Python
    优质
    本项目为一款基于Python语言开发的智能客服系统,专注于提供高效的智能问答服务,利用自然语言处理技术解决用户咨询问题。 Python智能客服系统(智能问答)Tencent问答小工具是我个人开发的一个小型项目。这个工具的主要功能是让用户输入一些问题,并通过模块进行训练以实现一个简单的问答系统。 该系统的功能描述如下: 用户打开页面后,可以搜索相关的问题。搜索之后会显示最匹配的答案和四个最相似答案,这可以理解为是一个简化的问答或客服系统。该项目被命名为tencentFaqs的原因是我为此制作了一个个人的腾讯校招常见问题的小型系统(非官方),当然也可以根据需要修改成其他功能。 项目使用了Django框架,在用户端需要同步数据库并建立superadmin账号,然后可以通过/admin后台进行问题增加操作。添加完问题后,必须前往/trans页面进行模型训练,并且在成功训练之后会提示: {code: 0, message: success} 完成以上步骤后,用户就可以通过前端页面开始使用问答功能了。 该工具仅供学习和参考之用。
  • Java
    优质
    本智能客服系统基于Java开发,采用先进的人工智能技术,提供高效、准确的问题解答与客户服务体验。 本项目基于图灵机器人开发,并引用了其API,在运行过程中必须保证网络畅通,否则会出现错误提示。此工程不涉及任何环境配置需求,仅作为练习参考使用。在调试阶段花费了不少时间,由于近期积分较少,请谨慎使用资源。
  • Python实现知识图谱__Python, Python
    优质
    本项目基于Python开发,构建了一个知识图谱驱动的智能问答系统。利用自然语言处理技术,系统能够理解并回答用户提出的复杂问题,提供精准、高效的答案和信息检索服务。 本代码实现基于Python,并参考了复旦大学崔万云博士的《Learning Question Answering over Corpora and Knowledge Bases》论文。由于使用的是中文语料进行训练,因此在实体识别方面与原论文有所差异。命名实体是智能问答系统中的关键部分,而本段落献在这方面存在不足之处。希望读者能够提出更好的方法来改进这一问题。
  • 基于BERTPython
    优质
    本项目是一款基于BERT模型的智能问答系统,采用Python语言开发。利用Transformer架构和预训练技术,对问题进行语义理解和精准匹配,提供高效准确的答案。 Python基于Bert的智能问答系统仅供学习交流及一切非盈利用途,禁止商用。
  • Python语言实现
    优质
    本项目致力于开发基于Python语言的智能问答系统,利用自然语言处理技术解析用户问题,并通过机器学习模型提供准确答案,旨在提升人机交互体验。 本代码实现是基于Python的智能问答系统,参考了复旦大学崔万云博士的研究成果《Learning Question Answering over Corpora and Knowledge Bases》。虽然代码实现与论文有所差异,主要是因为训练数据集采用了中文语料,并且认为原论文在命名实体识别方面存在不足。实体识别是构建智能问答系统的基石,因此希望更多读者能够提出更优的方法来改进这一关键环节。
  • Python应用.txt
    优质
    本项目为一款基于Python开发的智能问答应用程序,利用自然语言处理技术,实现用户问题的精准理解和回答。 Python编写的简单问答系统源代码。这段文字不需要包含任何外部链接或联系信息。
  • 对话篇
    优质
    本篇聚焦于探讨智能问答系统中的对话机制,涵盖从基础原理到高级应用的技术细节,以及人机交互体验优化策略。 这段文字概括性地描述了当前的问答系统,并通过示例展示了其在实际应用中的使用方式。例如,在一个在线论坛上,用户提出一个问题:“如何优化网站加载速度?”随后,问答系统根据数据库中已有的信息以及机器学习算法生成答案,提供了一系列关于减少HTTP请求、压缩图片大小和启用浏览器缓存的建议。
  • Python垃圾分类
    优质
    本项目是一款基于Python编程语言开发的智能垃圾分类系统。利用机器学习算法和图像识别技术,该系统能够准确快速地识别各类垃圾,并指导用户进行正确分类投放,旨在提高城市生活垃圾管理效率及资源回收利用率。 Python一个智能垃圾分类系统仅供学习交流及一切非盈利用途,禁止商用。