像微信和淘宝那种自动回复机器人是怎么实现的

[domty]

需要做一个类似功能的机器人客服， 现在的需求比较简单，我这有一串问答列表。只要能根据关键字回复相应的答案就行。 所以现在怎么搞，找个 nlp 服务提供商把挨个问题的关键字提取出来？再放到数据库里做匹配？

本来上午花了几个钟头找合适的云服务提供商的，奈何提供的服务远大于目前的需求。试用次数不多，过量就得付费试用了，感觉成本太高。

[qcloud]

图灵机器人

[qcloud]

tuling123.com

[lcj2class]

可以用 es 呀

[Wenwei]

可以用 elasticsearch 搭个搜索引擎啊。

[jugelizi]

那不就是全文检索类似的嘛 分词去查权重高的就解决了啊

[domty]

@qcloud
非常不好用，它把它自己的知识库和我给的 Q&A 合起来了。
问我 Q&A 的关键字回复的都不是我想要的答案

[menc]

@domty

自己用一些简单的 NLP 方法来做，分词配上 TF-IDF ，或者手动修改下 idf 提升下权值。
或者自己做一个 reinforcement learning 的框架你自己多试几次就好了。


如果不想尝试机器学习方法，推荐用哈工大的 ltp ，有 python wrapper ， pip install pyltp ，下载他们放在百度网盘里的训练好的模型大概 2G ，就可以自己来做 NER ， POS 等等内容了

[domty]

@menc
我是尽量避免使用机器学习类的东西，因为我手头的数据样本只有不到 20 条问答，加起来不到 1000 字的水平。
像上机器学习模型或者楼上连分布式的全文搜索引擎都出来了，觉得这样搞有点大炮打蚊子的感觉。

我个人的思路是给问题做分词提取关键词然后加权，然后往数据库一放做关键字检索取权值最大的做答案回复就好了。但是两个关键的问题就是怎么分词和怎么给关键字权级。

[menc]

@domty
- tf-idf 赋权做空间向量模型对 FAQ 的库做下余弦距离
- 句法依存树找关键词和 LAT


走 old-school qa system 那一套，我本科毕设就做的这个

[murmur]

其实最简单的就是一个 lucene 配置一下分词机制去一下停用词 就能用了

[821579877]

不知道楼主最后做了没...我最近也想做个类似的呢，不知道楼主有没有啥方案可以分享一下