企业级聊天机器人对话系统

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【自制】企业级聊天机器人对话系统

前台基于Java springboot实现，连接MySQL数据库，并可对机器人回复进行设置（后台深度学习接口），同时也可进行人工回复，可之前在前端填入后端接口，可移植性强

前台Java spring boot的功能模块：
1.实现自动回答模块：
本系统实现对输入问题的自动回答，即根据用户输入问题，系统能自动搜索问答库，返回较合适的回答给用户。
2.实现后台数据库可视化操作模块：
本系统需要有强大的问答库支持，在不断完善问答库规模的同时，需要实现对问题库、回答库和关键词库等数据库的可视化管理，方便用户进行查询、添加、删除和更新操作。
3.用户管理模块：
系统所有用户角色的管理，要有不同的角色和权限
4.数据库导出导入功能：
实现数据库中数据的批量导入导出功能。
5.参数设置：
在系统主界面中，实现相关参数的设置。参数设置包括针对某些常见问题的回答设置，屏蔽一些不友好用户。
6.词库构建：
构建适用聊天环境的专门词汇库，结合现在的词汇库，确保系统回答的准确性。
7.多分句回复：
实现对多分句问话的回复。在实际的问答环境中，一条问答记录包含有多个分句，它们可能包含各自的问题，如：“学校在哪里？搭什么公交车？”能进行2个问题均能识别并回答。
8.相似度小于阀值通路的处理：
对相似度值小于阀值的处理。建立一个默认回答表，如果在问题库中找不到相似度值大于阀值的句子，就从该表中随机选取一个句子作为回复返回，应具备添加、删除的默认回答表的功能。
9.记录导出功能：
能将记录输入的问答文本和产生的回复到一个文本文件中，以备做机器学习的样本。
10.问题统计管理：
可自动统计用户关注信息，并做图表显示。

后台python深度学习接口模块：
1.匹配式回复：
采用bert做语义匹配和文本相似度，从问答对匹配答案，同时采用倒排表等方法，加快匹配速度
2.生成式回复：
采用GPT2进行闲聊式多轮对话，由于训练集语料含有负面言论，采用roberta做情感分析，只生成积极回复
3.知识图谱问答（KBQA):
基于neo4j实现了基于知识图谱的问答
4.多模态问答（VQA）：
图片问答采用ERNIE-gen，根据图片所属意象分类生成诗歌

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