固定领域:
开放领域:
检索匹配
检索类机器人的运行过程:
- 检索的技术:主要是基于专业上的知识
- 模式匹配: 匹配的东西要和我问的问题相对应
- 自然语言理解:对比两款手机的不同,要明白用户是要做对比
- 统计翻译模型:基于概率学
-
余弦相似度:不仅在距离上衡量还在角度上衡量。
最基础,最核心的技术。
分类:
- 贝叶斯分类:基于贝叶斯公式
- KNN:k近邻的算法,把很多个向量聚合到一点,找最高分数的点
- SVM:利用多维的超平面对线性不可分的问题进行分类。
深度学习技术:CNN、LSTM
上面的路线是检索机器人的过程,下面是生成类机器人的过程。
完整的流程其实是,看检索的答案和生成的答案哪一个更接近我们想要的答案。
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