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 3 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

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)
Hình 3.3. Sơ đồ quy trình hoạt động ca Chatbot Nh tNam ấ - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3.3. Sơ đồ quy trình hoạt động ca Chatbot Nh tNam ấ (Trang 48)
Hình 3.4. Giao din Ras aX sd ngt ửụ ạ ok ch bn ả - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3.4. Giao din Ras aX sd ngt ửụ ạ ok ch bn ả (Trang 50)
Hình 3.9. Khai bá ok ch bn trong file stories.yml ả 3.3.3.2 Hành động tùy bi n ế - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3.9. Khai bá ok ch bn trong file stories.yml ả 3.3.3.2 Hành động tùy bi n ế (Trang 54)
Hình 3 .. Hàm x lý sau khi hoàn thành nh p Form liê nh 10 ệ - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3 . Hàm x lý sau khi hoàn thành nh p Form liê nh 10 ệ (Trang 55)
Hình 3 .. Khai báo cu hình trong file config.yml 11 ấ - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3 . Khai báo cu hình trong file config.yml 11 ấ (Trang 57)
Hình 3. Giao di nh 12 ệỗ trợ nút bấm để thao tác - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3. Giao di nh 12 ệỗ trợ nút bấm để thao tác (Trang 58)
Hình 3.13. Người dùng có th bể ấm nút để trả ờ li (hình bên trái) hoặc nhập tin nh n (hình bên phải) ắ - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3.13. Người dùng có th bể ấm nút để trả ờ li (hình bên trái) hoặc nhập tin nh n (hình bên phải) ắ (Trang 59)
Hình 3.14 Trường hp n hợ ập form liên hệ - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3.14 Trường hp n hợ ập form liên hệ (Trang 60)
Hình 3.15. Trường hợp form bị gián đoạn (hình bên trái) Trường hợp t ừ chối nh p form (hình bên ph ậải) - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3.15. Trường hợp form bị gián đoạn (hình bên trái) Trường hợp t ừ chối nh p form (hình bên ph ậải) (Trang 61)
Hình 3 .. Bi 17 ểu đồ thống kê mức độ tin cy ậự đoán ý định (intent) - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3 . Bi 17 ểu đồ thống kê mức độ tin cy ậự đoán ý định (intent) (Trang 64)
Hình 3 .. Bi 20 ểu đồ mat rn nh m ln (Confusion matrix) gia các ữ nhãn d ự đoán và nhãn đúng trong tác vụ trích xu t th c th ấựể - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3 . Bi 20 ểu đồ mat rn nh m ln (Confusion matrix) gia các ữ nhãn d ự đoán và nhãn đúng trong tác vụ trích xu t th c th ấựể (Trang 66)
Hình 3.21. Thang đo so sánh điểm intent ca 3 cu hình ấ B ng 3.3ả. Kết qu ả so sánh điểm intent của 3 c u hình ấ - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3.21. Thang đo so sánh điểm intent ca 3 cu hình ấ B ng 3.3ả. Kết qu ả so sánh điểm intent của 3 c u hình ấ (Trang 67)
Hình 3.22. Thang đo so sánh điểm entity ca 3 cu hình ấ - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
Hình 3.22. Thang đo so sánh điểm entity ca 3 cu hình ấ (Trang 67)
Ở ấ cu hình mặc định ca Rasa default-config ủ đạt điểm th p nh tc nhi mấ ệ v phân loụ ại ý định và trích ch n th c th , lý do chính là c u hình này phù h p vọựểấợ ới m i ngôn ng ọữ chữ Latinh nhưng không thể chính xác m t ngôn ng c ở ộữ ụ thể ví d - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng ứng dụng chatbot tư vấn khách hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu
cu hình mặc định ca Rasa default-config ủ đạt điểm th p nh tc nhi mấ ệ v phân loụ ại ý định và trích ch n th c th , lý do chính là c u hình này phù h p vọựểấợ ới m i ngôn ng ọữ chữ Latinh nhưng không thể chính xác m t ngôn ng c ở ộữ ụ thể ví d (Trang 68)

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