多用途自然语言处理聊天机器人：设计、方法论与结论
人工智能
2023-10-16 v1
摘要
本研究论文以历史、困难与前景为主线，对当前聊天机器人技术格局进行了透彻分析。其提供了一种极具灵活性的聊天机器人系统，利用强化学习策略来改善用户交互与对话体验。此外，该系统运用情感分析与自然语言处理来识别用户情绪。凭借语音对语音对话、多语言支持[12]、建议能力、离线运行及快速帮助等卓越特性，该聊天机器人成为诸多领域的得力工具。本研究还探讨了聊天机器人技术开发的复杂性，以及推动这些发展的动因及其对各行各业的深远影响。研究表明，三个关键要素至关重要：1）即便无显式画像信息，聊天机器人系统亦能巧妙理解独特的消费者偏好与波动的满意度水平，借此使用户交互契合其需求与偏好。2）通过交织多视角语音聊天信息的复杂方法，聊天机器人可精确模拟用户真实体验，有助于构建更真切且引人入胜的对话。3）本研究提出一种改进黑盒深度学习模型预测能力的原创方法，通过引入理论驱动的动态满意度度量实现该改进，从而更精准地预测消费者反应。
引用
@article{arxiv.2310.08977,
title = {Multi-Purpose NLP Chatbot : Design, Methodology & Conclusion},
author = {Shivom Aggarwal and Shourya Mehra and Pritha Mitra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.08977},
year = {2023}
}
备注
Multilingual , Voice Conversion , Emotion Recognition , Offline Service , Financial Advisor , Product Preference , Customer Reaction Prediction