Lei Note du Feng réseau: Le grapeot auteur, initialement contenu presque savoir, Lei Feng réseau autorisé réimprimer.

Chatbot déployée la semaine. Il a fallu quelques heures pour faire quelques changements, parties intéressantes sont les suivantes:

• Et ElasticSearch et Kibana même jusqu'à, il y a maintenant une surveillance en temps réel et la visualisation. Pour voir combien de fois la réponse automatique moyenne horaire, voir combien de fois le bavardage de groupe, pour voir combien de fois le nuage de tags. À ma grande surprise, il a été la semaine dernière, mais l'enthousiasme de tout le monde apaisée. En particulier, la caractéristique la plus simple réponse automatique, vous avez mentionné robot « homme de canard » répondra automatiquement « Ga ?. » Je pensais qu'un tel utilisateurs simples de fonction vont jouer, je suis fatigué. Mais les données montrent que jusqu'à aujourd'hui il y a une heure de pointe molesté 30 fois le montant. Il y a même un groupe de centaines de canards dans le frère de brosse soir. . Vraiment ne peut pas deviner tout ce que les utilisateurs comme ah. .

• Le deuxième changement est les algorithmes de nuage de tags de TF remplacé TF-IDF. TF (durée-fréquence) est le plus simple nombre de fréquence des mots, ce qui est le moyen le plus simple et le plus fiable pour compter le nuage de tags, mais il y a un défaut, s'il n'y a pas de traitement spécial pour quelques mots de fonction vides de sens, il sera très enclin à une énorme, mais manque signification du mot. Par exemple, dans cet exemple, « le », « il est », « peut » et ainsi de suite. Occuper beaucoup d'espace, mais ne dispose pas d'informations.

L'armée israélienne (fréquence inverse-document) peut résoudre ce problème. Il représente essentiellement la quantité d'information de chaque mot. IDF idée de base est que si un mot est apparu dans de nombreux à l'intérieur du groupe (comme « le »), puis une pénalité est imposée sur le mot et laisser le poids devient faible. Si le mot apparaît seulement dans quelques groupes à l'intérieur (comme le « socialisme »), puis laissez-le plus grand. Cela garantirait que, non seulement nous disons souvent le plus grand des mots, et est le plus instructif. Après ce changement par l'algorithme, on calcule un nuage de tags du même groupe, le résultat devient ceci:

Le groupe est le plus distinctif sur les mots sont sortis.

• Je ponctuation aussi essayé ajoutée à l'intérieur de calcul, le résultat est très intéressant. Nuage de tags la majeure partie de la population il n'y a pas de ponctuation. La raison est simple. Tout d'abord, le temps de discuter avec l'expression basée, déjà de retour petite ponctuation, TF est pas élevé. Le deuxième groupe est essentiellement la ponctuation de fréquence sont similaires, de sorte que l'armée israélienne presque la ponctuation. Donc, il n'y a pas de situation particulière de grande ponctuation. Mais j'ai vu les deux groupes ont beaucoup de ponctuation apparaissent.

Ce chiffre est au-dessus groupe HKUST AI. Parce qu'il est souvent en discussion approfondie sur une partie de la grande section, de sorte que les virgules, les périodes et la virgule sont très évidents. Et en dessous de ce groupe, il est parce que dans le chat pour acheter un prêt de la maison, donc il y a un signe% pour cent. Et parce que ce symbole ne se trouvent pas dans l'autre groupe, l'armée israélienne si énorme. Cliquez sur pour saisir beaucoup d'espace. Voilà pourquoi il est apparu raison de la maison, la femme de propriétaire et d'autres mots clés. .

D'une certaine manière, ce robot peut comprendre ce que nous devons parler. Par exemple le contenu peut distinguer la partie unique. Cette classification, clustering, etc. D'autres applications sont très utiles. Si vous avez des applications intéressantes qui peuvent être soulevées dans les commentaires, nous vous aiderons à atteindre.

Note de l'éditeur: Pour plus tard dans cet article, nous continuerons à publier dans quelques jours plus tard, Lei Feng réseau, restez à l'écoute.

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