基于RASA框架利用深度学习开发面向大学咨询的Facebook聊天机器人

由人工智能驱动的大学智能系统已被大量开发以协助人类完成各类任务。聊天机器人的概念在当今依托最新技术发展的社会中并非新鲜事物。大学生或准大学生经常需要获取实时信息，例如向客服咨询事宜，尤其在疫情期间难以进行即时面对面交流的情况下。聊天机器人在诸多方面提供功能性帮助，如课程信息、新生录取、讲座课程日程信息、学生成绩信息，以及一些附加功能如穆斯林礼拜日程和天气预报信息。本聊天机器人由深度学习模型开发，该模型采用通过特定训练方案模拟人类智能的人工智能模型。此类深度学习基于RNN，其对深度学习模型具有特定的存储节省方案，具体而言，本聊天机器人使用已由RASA框架集成的LSTM。LSTM亦称长短期记忆（Long Short Term Memory），能高效保存所需记忆并剔除无用记忆。本聊天机器人使用FB平台，因在印度尼西亚FB用户已占其总人口的60.8%。此处聊天机器人仅聚焦于印尼伊斯兰大学FTI信息学硕士学院的案例研究。本研究为具备相当充分模拟数据的第一阶段开发。