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文档简介

多轮对话提升自动化流程服务Chatopera面向企业业务人员发布了多轮对话设计器，用于设计满足企业需求的聊天机器答引擎是面向企业IT人员的，它可以管理聊天机器人，包括多轮对话、知识库、意图识别和监控接口使用情况。智能问答引擎WebARPA，很多工具都支持这种格式，用很大的语料训练形成一个文件，文件带有N-Grams的token列表，第一列是tokenLog10backoff公式7就是具体计算一句话可能性的，它将目标分成两个部分，然后分别求，右半部分是backoff1.0算熵的公式，然后目标是最小化它的对偶问题（8），然后描述它的限制条件，限制条件为若干特征函数，特征函数的构造一般是输出值为0或1的函数，再一个条件就是对于一个输入x，各种输出的概率和是1。然后将目标函数和限制条件通过拉格朗日乘子法建立比如MMSEG算法，提出语素自由度概念，前向或后向的算各种分词情况下的分数，然后确定最优解。2000年以后，多用机器学习算法，准确率也大幅提升，解决了识别新词等困难，有些分词器准确率能达到96%以上。隐马尔可夫模型是很经典的模型，也很简单，很状态B,,E,S，的分词效果超过了隐马尔可夫，主要是因为条件随机场能更充分的利用一个字的上下文关是两个句子和两个词之间的相似度。目前基于词向量的相似度计算用的比较多的是Synonyms是一个开源的可以用于计算相似度的库，它融合了语义上的距离以及匹配，利用开源的算法和开放的wikidata数据制作的。Github，star欢迎大家使用和提Issue。Synonymsstar趋势学习技术，比如Pointwise,Pairwise等方法。一个id，然后这些文章按照递增的顺序关联到这个词上。在查询时，根据不同条件得到文出众。Lucene的查询语法也给Chatopera团队实现聊天机器人的对话引擎很大的启发。另外一个知名开源项目-ElasticsearchTF-IDF、也支持对一典的方法。准确率和召回率是矛盾的，所以，常使用二者结合起来计算的F1值评价，F1上，就出现了准确率95%的论文。目前，用于依存关系分析的流行算法有基于Transition-basedGraph-based两种。Transition-basedparser基本理念就是将待分析的句子放入buffer中，然后顺序进入parser，oracleSHIFT,/Samurais/text-dependency-parser/Samurais/text-dependency-parser#经典的transition-based/elikip/bist-parserOracle。结合对业务流程引擎和自然语言处理的理解，Chatopera开发了对话引擎，并基于它开发函数CRM在Chatopera，自然语言处理和机器学习主要应用于帮助业务人员快速实现聊天机器人，对话引擎，它的规则是什么样的，它的回复有几种可

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