本项目为个人独立开发。本项目主要利用深度学习和自然语言处理技术来构建面向任务型对话机器人。该对话系统通过端到端的方法实现,采用基于卷积神经网络和多步注意力机制的序列到序列模型作为训练模型,实现对话中的槽填充和意图识别的联合建模, 并结合各种 API,使得该对话系统能理解并完成天气查询、疫情查询和音乐点播这三种任务,并兼具简单的闲聊功能。最后实现可视化界面,方便用户与对话机器人间的交互。用到的技术主要有:python,pytorch,flask,seq2seq模型,html,css,js。...
接入facebook messenager rebot 对FB粉丝专业进行接入,webhook接收粉丝专业各种事件,对应本身网站业务逻辑,从FB用户引流 ,实现本网站内与FB用户实时交流...
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项目简介:京小智是面向京东平台商家的智能客服机器人,可以像商家客服一样给用户提供智能咨询和导购服务,也可以辅助人工接待,人工精密协同提升客服接待效率 责任描述; 参与京小智迭代研发工作,参与稳定性建设,通过sql调优提升工作效率等...
此项目,主要用途是,在后端接口的配合下;实现报表的布局和数据源的diy配置;用户可以在系统内,配置自己需要的数据源(该数据源上提供响应的后续接口),然后在创作台画布上,根据自己需要,选择不同的组件(表格,饼图,柱图等公共组件,以及业务特殊需求的定制组件),然后为每个组件配置不同的数据接口;同时还可以根据自己的布局需要,自由拖动组件位置;同时每个小组件拥有自己的内置筛选条件(搜索,过滤,数据导出);系统也提供了全局的内容搜索和导出功能。简而言之,此系统是一个功能比较完善的中后台系统。...
对新闻的标题信息使用自然语言处理建立投资者情绪得分后,首先使用GARCH模型研究其对收益和波动的影响,再使用变分模态分解方法处理非平稳时间序列,最后使用长短时记忆神经网络(LSTM)进行预测。研究结果表明该组合方法能够有效提高预测精度,优于计量模型和学习模型,也验证了投资者情绪对于石油期货的波动具有显著影响。...