一图简看智能聊天机器人的设计
（早前的一个智能聊天机器人设计，实际使用中已经改了很多了。）
简述主要分三块：*SuperRobot框架主体。*自然语言理解系统。*词向量Trainer。
SuperRobotAliceBot负责闲聊，采用AIMLEngine，属于rulebased。闲聊语句通过后台输入到DB。ServiceBot负责业务QA，Matcher负责匹配工作。自定义QA对通过后台输入到DB。AbilityBot负责与第三方系统交互，通过REST请求自然语言理解系统返回意图及实体。后台能定义交互的服务接口。用Java开发。自然语言理解系统主要负责的工作时意图预测和实体识别。需要标注业务数据样本的实体和意图。实体提取器通过序列标注训练模型并实现实体提取。意图分类器通过SVM训练模型并实现意图预测。麻省理工NLP工具MITIE。用Python、C++开发。词向量Trainer主要负责词向量训练。普通语料包括维基百科百度百科。业务语料包括业务系统数据。用DLib机器学习库。用C++开发。训练的模型供前面使用。————-推荐阅读————我的2017文章汇总——机器学习篇
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