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智能催收系统中自然语言理解模块设计: 收藏
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引用; 《软件导刊》2022年第9期21卷 26-32页; 作者：赵冬穆平安上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093; 随着社会信贷消费的流行,待催收的违约用户逐渐增多。针对此问题,对Rasa对话系统开发框架中的自然语言理解模块进行改进,显著提升智能催收系统中自然语言理解模块的准确率,并对最终得到的训练模型进行性能评估。在所提出的算法模型中,...; 随着社会信贷消费的流行,待催收的违约用户逐渐增多。针对此问题,对Rasa对话系统开发框架中的自然语言理解模块进行改进,显著提升智能催收系统中自然语言理解模块的准确率,并对最终得到的训练模型进行性能评估。在所提出的算法模型中,用户输入文本经面向特定领域的预训练语言模型处理后输入到意图识别与槽位填充模块。在提出的模型中采用递归卷积神经网络模型进行意图识别,门控循环单元及条件随机场模型完成槽位填充任务,最后与原始预训练语言模型及其他主流算法进行比较。意图识别、槽位填充模型实验结果显示,本文方法 F1值分别达95.75%、95.88%,均优于其他主流算法,验证了所提出算法的可行性。; 来源：详细信息评论

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