1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

(LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu

72 5 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Xây Dựng Ứng Dụng Chatbot Tư Vấn Khách Hàng Sử Dụng Các Kỹ Thuật Học Sâu
Tác giả Nguyễn Đắc Hiếu
Người hướng dẫn PGS.TS. Cao Tuấn Dũng
Trường học Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
Chuyên ngành Công Nghệ Thông Tin
Thể loại luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản 2021
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 72
Dung lượng 11,45 MB

Nội dung

Ngày đăng: 18/05/2022, 07:05

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1. Minh ha các thành ph nc ọầ ủa Chatbot [3] - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 1.1. Minh ha các thành ph nc ọầ ủa Chatbot [3] (Trang 16)
Hình 1.2. Chatbot hỗ trợ nút bấm để thao tác của Domino’s Pizza Hình phía trên là ví d c ụ ủa Chatbot dạng menu/button, đây là ảnh của Chatbot h ệ thống ử c a hàng Domino Pizza trên ng d’sứ ụng Messenger Facebook, người dùng có th s dể ử ụng để - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 1.2. Chatbot hỗ trợ nút bấm để thao tác của Domino’s Pizza Hình phía trên là ví d c ụ ủa Chatbot dạng menu/button, đây là ảnh của Chatbot h ệ thống ử c a hàng Domino Pizza trên ng d’sứ ụng Messenger Facebook, người dùng có th s dể ử ụng để (Trang 17)
Hình 1.3. Giao din n nt ng Chatbot FPT.AI Conversation ả Harafunnel - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 1.3. Giao din n nt ng Chatbot FPT.AI Conversation ả Harafunnel (Trang 20)
Hình 1.4. Giao din n nt ng Chatbot Harafunnel ả Dialogflow - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 1.4. Giao din n nt ng Chatbot Harafunnel ả Dialogflow (Trang 21)
Hình 1.5. Chatbot Messenger ca trang CNN ủ - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 1.5. Chatbot Messenger ca trang CNN ủ (Trang 23)
Mạng nơ-ron hi quy (RNN) là mt mô hình hc sâu x lý du tu nt ửữ liệ ự đượ ử ục s d ng ph bi n trong các tác v x lý ngôn ng t nhiên (NLU) ổ ếụ ửữ ự như dị ch máy, tóm tắt văn bản, nh n di n gi ng nói - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
ng nơ-ron hi quy (RNN) là mt mô hình hc sâu x lý du tu nt ửữ liệ ự đượ ử ục s d ng ph bi n trong các tác v x lý ngôn ng t nhiên (NLU) ổ ếụ ửữ ự như dị ch máy, tóm tắt văn bản, nh n di n gi ng nói (Trang 25)
Hình 2.2. Sơ đồ mô hình Transformer [8] - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 2.2. Sơ đồ mô hình Transformer [8] (Trang 29)
Hình 2.3 Minh ha b iọ ểu đồ nh it Positional Encoding ệ 2.3.2.3 Cơ chế ự t chú ý (Seft-Attention) - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 2.3 Minh ha b iọ ểu đồ nh it Positional Encoding ệ 2.3.2.3 Cơ chế ự t chú ý (Seft-Attention) (Trang 31)
Hình 2.4. Minh ha mọ ức độ liên kt gia các tế ữừ [10] - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 2.4. Minh ha mọ ức độ liên kt gia các tế ữừ [10] (Trang 32)
Hình 5. So sánh Transformer vi các mô hình khác da trê nk 2. ớự ết quả đánh giá của bài báo [8] - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 5. So sánh Transformer vi các mô hình khác da trê nk 2. ớự ết quả đánh giá của bài báo [8] (Trang 36)
Hình 2.6. Sơ đồ mô hình DIET [13] - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 2.6. Sơ đồ mô hình DIET [13] (Trang 37)
Hình 2.8. So sánh mô hình DIET và mô hình HERMIT [13] Mô hình DIET s d ng ki n trúc linh ho t có th d ử ụếạ ể ễ dàng thay đổ i các thành phần bên trong, do đó ếk t qu ả đánh giá mô hình đượ c th hi n qua các ể ệ bi n ế thể ằ bng s ự thay đổi trong - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 2.8. So sánh mô hình DIET và mô hình HERMIT [13] Mô hình DIET s d ng ki n trúc linh ho t có th d ử ụếạ ể ễ dàng thay đổ i các thành phần bên trong, do đó ếk t qu ả đánh giá mô hình đượ c th hi n qua các ể ệ bi n ế thể ằ bng s ự thay đổi trong (Trang 43)
Hình 2.9. Đánh giá các biến th cể ủa mô hình DIET [13] - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 2.9. Đánh giá các biến th cể ủa mô hình DIET [13] (Trang 43)
Hình 3.1. Sơ đồ các thành p hn trong Rasa Framework ầ - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3.1. Sơ đồ các thành p hn trong Rasa Framework ầ (Trang 44)
Hình 3.2. Cấu trúc hệ thống Chatbot Nh tNa mấ - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3.2. Cấu trúc hệ thống Chatbot Nh tNa mấ (Trang 47)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

Mô hình Transformer

Thành p hn mã hóa ầ

Đánh giá mô hình DIET

Xây dựng ý định (intent) Cài đặt chương trình

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w