摘要：本研究基于rasa开源问答系统框架和Flask轻量级Web服务框架,设计面向任务的智能气象问答系统。文章重点介绍了rasa框架的关键模块rasaNLU,并结合自然语言理解中的意图和命名实体,设计了对话追踪和对话策略优化,相较于rasa框架自带的rasaCore,在响应速度上得到了提升,同时详细描述了智能问答在气象可视化上的应用。

摘要：随着预训练语言模型和知识图谱技术的快速发展,人机对话技术目前已成为人工智能领域新的研究热点,受到学术界和工业界的广泛关注。人机对话系统分为任务型和非任务型两类,其中任务型对话系统用于帮助用户完成某些特定任务,对其进行深入研究将具有很高的学术价值和应用价值。本文将利用rasa开源框架研究和设计一套智能对话系统,帮助公司完成提质增效管理目标,提升公司整体智能化管理水平。

摘要：随着深度学习技术、自然语言处理技术、知识图谱技术、对话系统等相关技术的不断发展以及中医药在我国新冠肺炎疫情的治病救人中扮演了重要的角色,中医得到了前所未有的关注,文章正是在这种背景下提出来一种基于rasa框架的中医问答系统设计的,该文是在ubuntu16.04的环境下,采用rasa开源问答系统框架和基于Flask框架的轻量级的Web服务器,通过云端服务器的公网实现任何人都可访问的中医智能化问答系统。

摘要：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。