基于深度学习的电商领域的自动问答系统的研究与实现

发布时间：2022-01-22 13:53

　　互联网上每天都会产生大量的数据,用户希望能够从大量数据中快速获取所需内容。现有的检索信息的方式已经不能够完全满足用户的检索需求。用户希望能够直接检索到自己真实需要的内容,而不是检索出大量的相关文档,再去依次查看每一个文档,寻找是否文档中包含自己寻找的内容。自动问答系统是一种常见的信息检索形式,可以快速并且准确地解答问题。自动问答系统已经应用到了不同领域,它是目前人工智能和自然语言处理方向的一个研究热点。现如今,我国的电商行业蓬勃发展,线上购物已经成为了大多数用户的首选购物方式。随着电子商务用户的增加,电商网站的用户咨询量也随之增加。为了给用户提供更加优质的服务,需要构建专业并且庞大的人工客服团队。自动问答系统相对于人工客服,能够不受时间和环境的影响,二十四小时持续为用户提供专业的服务。在电商行业中,使用自动问答系统,能够承担部分人工客服的工作,为企业节约成本,提升用户的体验。因此,研究基于电商领域的自动问答系统,具有很大的应用价值。本文的研究目的是构建一个面向电商领域的自动问答系统。本文的主要研究内容包括以下几个方面。自动问答系统的核心部分是算法模块,本文针对电商行业的咨询特点,设计并... 

【文章来源】：中南财经政法大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：48 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

问答系统基本流程

LSTM训练模型

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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习算法的自动问答概述[J]. 田晓艳.  信息与电脑(理论版). 2017(23)
[2]基于中文知识图谱的电商领域问答系统[J]. 杜泽宇,杨燕,贺樑.  计算机应用与软件. 2017(05)
[3]卷积神经网络研究综述[J]. 周飞燕,金林鹏,董军.  计算机学报. 2017(06)
[4]深度文本匹配综述[J]. 庞亮,兰艳艳,徐君,郭嘉丰,万圣贤,程学旗.  计算机学报. 2017(04)
[5]卷积神经网络研究综述[J]. 李彦冬,郝宗波,雷航.  计算机应用. 2016(09)
[6]智能客服机器人的现状及发展[J]. 李斐,邵晓东,周力恒,金阳.  中国传媒科技. 2015(Z1)
[7]基于购买意向的移动电子商务智能客服系统[J]. 蔡志文,林建宗.  科技管理研究. 2015(18)
[8]深度学习研究进展[J]. 郭丽丽,丁世飞.  计算机科学. 2015(05)
[9]问答系统综述[J]. 李沛晏,朱露,吴多胜.  数字技术与应用. 2015(04)
[10]Word2vec的工作原理及应用探究[J]. 周练.  科技情报开发与经济. 2015(02)

博士论文
[1]面向电商领域的智能问答系统若干关键技术研究[D]. 杨燕.华东师范大学 2016

硕士论文
[1]基于知识库的自动问答关键技术研究[D]. 周博通.哈尔滨工业大学 2017
[2]基于CNN语义匹配的自动问答系统构建方法研究[D]. 邓憧.哈尔滨工业大学 2017
[3]基于LSTM的语义关系分类研究[D]. 胡新辰.哈尔滨工业大学 2015
[4]问答系统中问题拆分技术研究[D]. 张健.哈尔滨工业大学 2013
[5]基于事实性问题中文问答系统的研究与实现[D]. 陈玉.山西大学 2006
[6]计算机领域中文自动问答系统的研究[D]. 张辉丽.天津大学 2006



本文编号：3602314