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ChatBot問答機器人
- 3. 🡲 Mission Objective Strategy Tasks 🡲 🡲 即時通訊軟體 (Instant Messenger) 的對話機器人 1. 在IM平台即時(real time)分析顧客對話內 容，分類顧客對話意圖， 萃取對話的重要資訊 2. 即時回應顧客需要資訊 3. 記錄每筆對話訊息的重 要資訊 1. 在本機端建立 chatbot server， 經由第三方網路服 務串接IM 2. 使用open source 的 NLU套件，分 析對話內容 3. 運用open source 套件，產生回應內 容 4. 使用open source 的DB，記錄每筆 對話的重要資訊 1. 使用ngrok服務， 串接本機端server 與IM software 2. 訓練NLU model， 分類intents、萃取 entities 3. 使用Rasa套件內的 Transformer Embedding Dialogue (TED) 產 生對話 4. 運用SQLite紀錄每 筆對話的重要資訊
- 5. Language Model Tokenization Feature Extraction NER Intent Classificatio n Response Generator ‘訂3個排骨便當， 中午12點來取’ [‘訂, ‘3’, ’個’ , ‘排骨便當, ’中午, ’12點, ‘來, ’取] 訂 : 3 : 排骨便當: 中午: 12點 訂: 3 : 排骨便當: 12點 confidence affirm: 0.0012 deny: 0.001 order: 0.9912 goodbye: 0.0022 greet: 0.0032 Jieba BERT DIETClassifier DIETClassifier Dialogue responding Transformer Embedding Dialogue
- 7. 3 3 1 32 3 3 6 29 23 16 3 13 20 標題:Intent Confusion Matrix 橫軸:Predicted label 縱軸:True label accuracy f1-score: 0.97 weighted avg: 0.95 micro avg f1-score: 0.95 Intent Classification 評估報告 affirm ffirm time ime size greet reet size order rder discount eny deny discount oodbye goodbye style tyle tele tele
- 9. 執行動作 1份 Agent NLU Pipeline Dialogue Policies Rasa SDK Action Server 1 2 5 7 3 4 6 8 透過Action 執行檔 1 8
- 10. 進一步運用_行銷方案 透過Action 執行檔 一、抽折扣 不只點餐， 透過設計(如抽折扣)，可展現對話機器人與使用者間互動對談效果! 除了增加活潑、趣味性，並可增加來客點餐率! (實際介面顯示如下)
- 13. Limits 外接介面: -Telegram台灣使用者較少，目前若只透過此線上通道接觸客群，人數將受限。 -Facebook messenger需要以實體店家作註冊，方可連結。 Future: -基於RASA Open Source 環境，有許多功能可以嘗試(如引進外部Open data)，此次未曾 有機會運用，可望在未來加入至系統。 - 專案實作方面，此次已成功連接SQLite 資料庫，未來希望就導入的資料分析，準確的 辨識價 值客戶，以利對話機器人作更客製化的互動。
- 15. Questions Time!
- 16. Ngrok to connect localhost & Telegram • 安裝並執行ngrok • 透過ngrok將外部網站forward到本機端 • 使用rasa API串聯Telegram • user與Telegram的對話由localhost處理
- 17. Chatbot offering rating matrix