1、最初级的实现办法关键词匹配
建一个关键词词库,对玩家输入的语句进行关键词匹配,然后调用对应的知识库
此种技巧入门门槛很低,基本上是个程序员都能实现,例如微信公众平台的智能回复、诸多网站的敏感词过滤就是此类
但此种技巧存在诸多问题,例如
a、由于是关键词匹配,如果玩家输入的语句中出现多个关键词,此时由于涉及关键词权重(与知识库的关键词对比)等等问题,此时关键词匹配的办法就不擅长了
b、不存在对玩家输入语句语义的理解,导致会出现答非所问的现象当然在产品上对回答不上的问题就采用卖萌的技巧来规避掉
c、基本上无自学习能力,规则只能根本由人工维护,且规则基本是固定死的
d、性能、扩展性较差还是上面的一句话中包含多个关键词的例子,采用普通程序语言来做关键词匹配,性能奇差即便采用一些文本处理的算法来做(例如Double-array trie tree),也很难满足大规模场景要求
2、稍微高级点的实现办法基于搜索引擎、文本挖掘、自然语言处理(NLP)等技术来实现
相对于1的关键词匹配,此种实现办法要解决的核心的问题能够大致理解为根据一段短文本(例如玩家问的一句话)的语义,推测出玩家最可能的意图,然后从bt知识库内容中找出相似度*的结果
具体技术实现就不细说了举一个很粗糙的例子来容易说一下此种实现办法处理的思路(不严谨,只是为了说明思路)
假如玩家问北京后天的温度是多少度
如果采用纯搜索引擎的思路(基于文本挖掘、NLP的思路不尽相同,但可参考此思路),此时实际流程上分成几步处理
1、对输入语句分词,得到北京、后天、温度3个关键词分词时间利用了预先建好的行业词库,北京符合预先建好的城市库、后天符合日期库、温度符合气象库
2、将上述分词结果与规则库按照一定算法做匹配,得出匹配度*的规则假定在规则库中有一条天气的规则城市库+日期库+气象库,从而大致能够推测玩家可能想问某个地方某天的天气
3、对语义做具体解析,晓得城市是北京,日期是后天,要得到的知识是天气预报
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