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[人工智慧] 智能客服應用實作

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智能客服應用實作


作者: 夏肇毅

初稿: 20220820






自然語言處理(Natural language  processing)

科技> [人工智慧] CNN，影像分區塊與RNN

http://cubicpower.idv.tw/cubicnotes/notes-0000038.html


文字探勘(Text Mining)

Google Tensorflow: Text

Sentiment analysis- IMDB large movie review dataset

Basic text classification 

https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/text_classification?hl=zh-tw

基本文本分類

情緒分析

下載並探索 IMDB 數據集

加載數據集

準備數據集進行訓練

配置數據集以提高性能

創建模型

損失函數和優化器

訓練模型

評估模型

創建隨時間變化的準確度和損失圖

導出模型

對新數據的推論

練習：關於 Stack Overflow 問題的多類分類


Word embeddings

https://www.tensorflow.org/text/guide/word_embeddings?hl=zh-tw

詞嵌入

將文本表示為數字

One-hot 編碼

用唯一的數字編碼每個單詞

詞嵌入

設置

下載 IMDb 數據集

使用嵌入層

文本預處理

創建分類模型

編譯和訓練模型

檢索經過訓練的詞嵌入並將它們保存到磁碟

可視化嵌入


Text classification with an RNN 

https://www.tensorflow.org/text/tutorials/text_classification_rnn?hl=zh-tw

使用 RNN 進行文本分類

設置

設置輸入管道

創建文本編碼器

創建模型

訓練模型

堆疊兩個或多個 LSTM 層


Classify text with BERT

https://www.tensorflow.org/text/tutorials/classify_text_with_bert?hl=zh-tw

使用 BERT 對文本進行分類

關於 BERT

情緒分析

從 TensorFlow Hub 加載模型

選擇一個 BERT 模型進行微調

預處理模型

使用 BERT 模型

定義你的模型

模型訓練

損失函數

優化器

加載 BERT 模型並進行訓練

評估模型

繪製隨時間變化的準確性和損失

導出推理


 

Search: kaggle 登入

 

兩種取用Kaggle 資料集的方法 - Nancy SW

https://nancysw.medium.com › 兩種取用-kaggle-資料...

 



Search:  聊天機器人 python


在Python 中實作對話型聊天機器人 - WANcatServer

https://wancat.cc › post › python-chatbot-context


Search:  chatbot python github

 

zake7749/Chatbot: 基於向量匹配的情境式聊天機器人 - GitHub

https://github.com › zake7749 › Chatbot

Mianbot

匹配示例

環境需求

使用方式

聊天機器人

計算匹配度

規則格式

問答測試用資料集


 

 

Building a Simple Chatbot from Scratch in Python (using NLTK)

https://github.com › parulnith › Building-...

Building a Simple Chatbot from Scratch in Python (using NLTK)

NLP

Import necessary libraries

Downloading and installing NLTK

Installing NLTK Packages

Reading in the corpus

Tokenisation

Preprocessing

Keyword matching

Generating Response

Bag of Words

TF-IDF Approach

Cosine Similarity

 


Day 12：快速完成一個『對話機器人』(ChatBot)

Day 13：快速完成一個『對話機器人』(ChatBot) -- 續





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