machine-learning - 除了深度学习之外，还有其他方法可以为问答机器人实现更好的性能吗？

Question

我正在开发一个问答机器人作为我的毕业项目。主要概念是拥有一个包含许多句子的文本文件，并构建一个问答机器人，该机器人根据手头的文本文件回答用户的问题。到目前为止，我使用了TF-IDF和余弦相似度，结果有些令人满意。主要问题是，如果用户要问一个文本文件中没有单词的问题，我的机器人无法推断出要带回什么作为答案。例如：如果我的文本文件中有一个句子说“我头痛，因为我的心率低”，如果用户要问“你为什么头痛？” 我的机器人选择了正确的句子，但如果他问“你怎么了？” 我的机器人不知道该怎么做。深度学习方法和神经网络，例如LSTM等。我想知道是否有任何纯 NLP方法可以满足我的要求。非常感谢

Answer 1

我有这样的项目。我使用 rasa.com 作为解决方案。可以使用特殊的 NLU 操作。以一种简单的方式，您可以制作一个能够对话的机器人。