Đồ án tốt nghiệp xây dựng hệ thống chatbots tự động

MỤC LỤC MỤC LỤC i LỜI CAM ĐOAN iii LỜI CẢM ƠN iv LIỆT KÊ HÌNH VẼ v TÓM TẮT vii CHƢƠNG TỔNG QUAN 1.1 Đặt Vấn Đề 1.2 Mục Tiêu 1.3 Nội Dung Nghiên Cứu 1.4 Giới Hạn 1.5 Bố Cục CHƢƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Giới Thiệu Về Tri Tuệ Nhân Tạo (AI – Artificial Intelligence) 2.2 Chatbots 2.2.1 Khái niệm 2.2.2 Lịch sử đời 2.2.3 Cấu tạo chatbot 2.2.4 Phân loại chatbot 10 2.2.5 Cách thức hoạt động 10 2.2.6 Một số tảng hỗ trợ phát triển cho chatbot 12 2.2.7 Một số ứng dụng chatbot 12 2.2.8 Xu hướng phát triển 13 2.3 Dialogflow 14 2.3.1 Khái niệm 14 2.3.2 Lịch sử đời hoạt động 15 2.4 Intents 15 2.4.1 Khái niệm 15 2.4.2 Phân loại 15 2.4.2.1 Ý định ngẫu nhiên - Casual Intents 15 2.4.2.2 Ý định nghiệp vụ - Business Intents 16 2.5 Entities 16 2.6 Contexts 16 i 2.7 Actions and Parameters 17 CHƢƠNG 3: TÍNH TỐN VÀ THIẾT KẾ 19 3.1 Giới Thiệu 19 3.2 Thiết Kế Hệ Thống 19 3.2.1 Thiết kế sơ đồ khối hệ thống 19 3.2.2 Chức khối hệ thống 20 CHƢƠNG THI CÔNG HỆ THỐNG 24 4.1 Giới Thiệu 24 4.2 Lập Trình Hệ Thống 24 4.2.1 Sơ đồ lưu đồ 24 4.2.2 Phần mềm hệ thống 28 4.2.2.1 Xây dựng chatbots Dialogfow 28 4.2.2.2 Phần mềm PyCharm 35 CHƢƠNG KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ 41 5.1 Tổng Quan Kết Quả Đạt Được 41 5.2 Kết Quả Thực Tế 41 CHƢƠNG KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 60 6.1 Kết Luận 60 6.2 Hướng Phát Triển 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 PHỤ LỤC 63 ii LỜI CAM ĐOAN Đề tài tự thực dựa vào số tài liệu trước khơng chép từ tài liệu hay cơng trình có trước Người thực đề tài Mai Vũ Xuân Trƣờng Nguyễn Thanh Tân iii LỜI CẢM ƠN Chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy Nguyễn Mạnh Hùng – Giảng viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM tận tình hướng dẫn suốt thời gian làm luận văn tốt nghiệp Thầy tạo nhiều điều kiện thuận lợi cho lời khuyên quý báu giúp chúng em hoàn thành tốt luận văn Xin chân thành cảm ơn thầy cô giáo Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM nói chung, thầy Bộ mơn Điện tử Cơng nghiệp nói riêng tận tình giảng dạy, truyền đạt cho chúng em kiến thức quý báu tạo điều kiện giúp đỡ suốt trình học tập năm học vừa qua, giúp chúng em có sở lý thuyết vững vàng Cuối cùng, chúng em xin chân thành cảm ơn gia đình bạn bè, ln tạo điều kiện, quan tâm, ủng hộ, giúp đỡ, động viên chúng em suốt q trình học tập hồn thành đồ án tốt nghiệp Xin chân thành cảm ơn! Người thực đề tài Mai Vũ Xuân Trƣờng Nguyễn Thanh Tân iv LIỆT KÊ HÌNH VẼ Hình 1.1 Cách thức hoạt động chatbots Hình 2.1 Tương tác người dùng với Chatbot Eliza Hình 2.2 Cách thức hoạt động chatbots 12 Hình 2.3 Biểu tượng Dialogflow 14 Hình 2.4 Input Context Output Context 17 Hình 2.5 Tham số Dialogflow 18 Hình 3.1 Sơ đồ hệ thống chatbots tự động 19 Hình 3.2 Sơ đồ trình truyền liệu, thơng tin 20 Hình 3.3 Sơ đồ trình xử lý liệu, thông tin thông qua Dialogflow 21 Hình 3.4 Sơ đồ trình thực truy vấn Webhook 22 Hình 3.5 Sơ đồ kết nối thiết bị điện với chân Raspberry 23 Hình 3.6 Raspberry sơ đồ chân 23 Hình 4.1 Sơ đồ chương trình 25 Hình 4.2 Lưu đồ chương trình Dialogflow 27 Hình 4.3 Giao diện Dialogflow ban đầu 28 Hình 4.4 Lựa chọn GO TO CONSOLE 29 Hình 4.5 Đăng nhập Dialogflow qua Google 29 Hình 4.6 Chọn tài khoản để đăng nhập Dialogflow 30 Hình 4.7 Giao diện Dialogflow 30 Hình 4.8 Tạo tác nhân 31 Hình 4.9 Tạo mục đích 32 Hình 4.10 Thêm phản hồi 33 Hình 4.11 Chạy thử ví dụ 34 Hình 4.12 Logo Pycharm 35 Hình 4.13 Giao diện Pycharm 36 Hình 4.14 Tải Pycharm từ website 36 Hình 4.15 Đặt tên nơi lưu trữ project 37 Hình 4.16 Tạo file Python 37 Hình 5.1 Các tham số intents hiển thị 41 Hình 5.2 Các cụm từ huấn luyện intents hiển thị 42 Hình 5.3 Các entities trích xuất 42 Hình 5.4 Entities Devide trích xuất 43 Hình 5.5 Entities on-off trích xuất 43 Hình 5.6 Lời chào 44 Hình 5.7 Lời hỏi thăm 44 Hình 5.8 Lời hỏi thăm 45 Hình 5.9 Phản hồi chatbots 46 Hình 5.10Phản hồi chatbots 46 Hình 5.11 Ảnh chụp thiết bị điện chưa điều khiển 47 Hình 5.12 Yêu cầu bật đèn hiển thị Dialogflow 48 Hình 5.13 Đèn sáng người dùng yêu cầu bật 49 v Hình 5.14 Yêu cầu tắt đèn hiển thị Dialogflow 50 Hình 5.15 Đèn tắt người dùng yêu cầu tắt 51 Hình 5.16 Yêu cầu bật đèn hiển thị Dialogflow 52 Hình 5.17 Đèn sáng người dùng yêu cầu bật 53 Hình 5.18 Yêu cầu tắt đèn hiển thị Dialogflow 54 Hình 5.19 Đèn tắt người dùng yêu cầu tắt 55 Hình 5.20 Yêu cầu bật motor hiển thị Dialogflow 56 Hình 5.21 Motor quay người dùng yêu cầu bật quay motor 57 Hình 5.22 Yêu cầu tắt motor hiển thị Dialogflow 58 Hình 5.23 Motor tắt người dùng yêu cầu ngừng quay motor 59 vi TÓM TẮT Trong năm gần đây, khoa học công nghệ dần tiến đến tầm cao Mặc dù mẻ lĩnh vực khoa học công nghệ Chatbots nghiên cứu phát triển với tốc độ chóng mặt trung tâm nghiên cứu, trường đại học học viện nhiều lĩnh vực ứng dụng công nghệ Chatbots hình thức thơ sơ phần mềm trí tuệ nhân tạo, chương trình tạo từ máy tính tiến hành trò chuyện thơng qua phương pháp nhập văn bản, âm thanh, cảm ứng trả lời câu hỏi xử lý tình huống, cơng cụ giao tiếp, tương tác với người thơng qua trí tuệ nhân tạo lập trình sẵn Có nhiều cơng cụ thư viện hỗ trợ cho Chatbots như: Dialogflow, Wit.ai, Watson Conversation Service, Microsoft „s LUIS, Google Natural Language API, Amazon Lex, Đề tài: “Xây dựng hệ thống Chatbots tự động” chủ yếu xây dựng ngôn ngữ Python, nhận thông tin từ Dialogflow, trả lời tự động thực yêu cầu điều khiển thiết bị điện phục vụ cho việc trồng trọt vii CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN CHƢƠNG TỔNG QUAN 1.1 Đặt Vấn Đề Trong năm gần đây, mẻ lĩnh vực khoa học công nghệ Chatbots nghiên cứu phát triển với tốc độ nhanh chóng trung tâm nghiên cứu, trường đại học học viện…với nhiều ứng dụng lĩnh vực khác như: giải trí, y tế, thương mại, tự động hóa, Kể từ chatbots phát triển mạnh mẽ vào năm 2016, nhanh chóng trở thành xu hướng công nghệ quan tâm giai đoạn Trên thực tế cho thấy, gia tăng chatbots dẫn đến dự đốn Gartner (cơng ty nghiên cứu tư vấn công nghệ thông tin hàng đầu giới, cung cấp nhìn sâu sắc liên quan đến công nghệ cần thiết cho khách hàng để đưa định đắn ngày) 85% tương tác khách hàng quản lý mà không cần người vào năm 2020 Chatbots phát triển dựa kết hợp kịch có trước tự học trình tương tác Ta tương tác với chatbots qua tảng tin nhắn Với câu hỏi đặt ra, Chatbots sử dụng hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) để phân tích liệu sau chúng lựa chọn thuật toán học máy để đưa loại phản hồi khác nhau, chúng dự đoán phản hồi xác Chatbots sử dụng nhiều hệ thống quét từ khoá bên đầu vào, sau bot khởi động hành động, kéo câu trả lời với từ khóa phù hợp trả lời thông tin từ sở liệu / API, bàn giao cho người Nếu tình chưa xảy (khơng có liệu), Chatbot bỏ qua đồng thời tự học để áp dụng cho trò chuyện sau Một yếu tố làm nên sức mạnh Chatbot khả tự học hỏi Càng sử dụng, tương tác với người dùng nhiều, tảng Chatbot “thơng minh” Chatbot thơng minh có khả tự học hỏi dựa liệu đưa vào mà khơng cần phải lập trình cụ thể (đó gọi phương pháp máy học - Machine Learning) Chính điều làm cho nhà phát triển dễ dàng tạo chương trình trò chuyện tự động hố trò chuyện với người dùng BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN Hình 1.1 Cách thức hoạt động chatbots Hiện nay, Chatbots ứng dụng rộng rãi lĩnh vực đời sống người, mà phải kể đến việc giúp ích cho q trình tự động hóa quy trình chiếu sáng (đóng mở đèn tự động), tưới tiêu, quản lý thời gian, trồng, phục vụ cho nông nghiệp giúp giảm thiểu công sức, chi phí thời gian Và Dialogflow công cụ hỗ trợ mạnh cho Chatbots, giúp người dùng xây dựng hệ thống tự động tối ưu Xuất phát từ mục tiêu tiếp cận, bổ sung kiến thức mới, cố lại kỹ kiến thức suốt trình học tập trường, đồng thời nghiên cứu sâu công cụ Dialogflow ứng dụng Dialogflow cho việc tự động hóa quy trình Do đó, nhóm thực đồ án chọn đề tài: “Xây dựng hệ thống Chatbots tự động” 1.2 Mục Tiêu Trong luận văn này, mục tiêu đề tài tìm hiểu hệ thống chatbots ứng dụng chatbots cho đời sống, cụ thể qua việc xây dựng hệ thống tảng Dialogflow ngôn ngữ Python ý tưởng mơ hình tương tác người với máy thông qua hệ thống chatbots tự động để điều khiển thiết bị điện 1.3 Nội Dung Nghiên Cứu  NỘI DUNG 1: Tìm hiểu Chatbots, Dialogflow, Intents, Entities, Contexts, Actions and Parameters, Training Phrase, Fulfillment  NỘI DUNG 2: Vẽ sơ đồ khối Chatbots, Vẽ lưu đồ Dialogflow  NỘI DUNG 3: Nghiên cứu webhook Dialogflow để kết nối với Pycharm lấy liệu file json Dialogflow đưa vào Webhook BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN  NỘI DUNG 4: Tìm hiểu Raspberry, cài hệ điều hành đưa code xuống Raspberry  NỘI DUNG 5: Nghiên cứu ngơn ngữ python giao diện Pycharm, tìm hiểu ngrok để kết nối Dialogflow với Raspberry  NỘI DUNG 6: Đánh giá kết thực  NỘI DUNG 7: Viết báo cáo luận văn tốt nghiệp 1.4 Giới Hạn  Tìm hiểu Chatbots ứng dụng Chatbots vào hệ thống vườn rau để thực yêu cầu cách tự động  Hệ thống bao gồm việc đóng mở tự động cơng tắc đèn motor tưới rau thông qua yêu cầu từ Dialogflow  Hệ thống hoạt động thông qua việc tương tác người với máy tính gửi yêu cầu xuống cho phần cứng thực  Kết thu bao gồm việc trả lời tự động từ máy tính, tín hiệu đèn motor thông qua yêu cầu người dùng 1.5 Bố Cục  Chƣơng 1: Tổng Quan Chương trình bày đặt vấn đề dẫn nhập lý chọn đề tài, mục tiêu, nội dung nghiên cứu, giới hạn bố cục đồ án  Chƣơng 2: Cơ Sở Lý Thuyết Giới thiệu Chatbots, Dialogflow, Intents, Entities, Contexts, Actions and Parameters, Training Phrase, Fulfillment  Chƣơng 3: Thiết Kế Tính Tốn Xây dựng sơ đồ khối hệ thống, chức khối  Chƣơng 4: Thi Công Hệ Thống Thiết kế Chatbots Dialogflow, viết chương trình Python Pycharm, kết nối liệu Dialogflow với Pycharm, chạy chương trình Raspberry  Chƣơng 5: Kết Quả, Nhận Xét Đánh Giá Các kết đạt thực chương trình, phân tích, nhận xét, đánh giá kết thu  Chƣơng 6: Kết Luận Hướng Phát Triển Tóm tắt kết đạt được, hạn chế nêu lên hướng phát triển tương lai BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Hình 5.13 Đèn sáng người dùng yêu cầu bật Ngược lại, người dùng yêu cầu tắt bóng đèn câu lệnh “off lightbult 1” nhập từ bàn phím (hoặc giọng nói - nhấn vào biểu tượng micro) vào ô trống “Try it now” Câu lệnh người dùng lúc lưu lại hiển thị ô “User says” Hệ thống sau phản hồi lại câu trả lời “OK off lightbult 1” hiển thị “Default Response” đồng thời gửi tín hiệu xuống Raspberry để tắt đèn Kết hiển thị hình 5.14 5.15 BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CƠNG NGHIỆP 49 CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Hình 5.14 Yêu cầu tắt đèn hiển thị Dialogflow BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 50 CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Hình 5.15 Đèn tắt người dùng yêu cầu tắt Tương tự, người dùng yêu cầu bật sáng bóng đèn câu lệnh “on lightbult 2” nhập từ bàn phím (hoặc giọng nói - nhấn vào biểu tượng micro) vào ô trống “Try it now” Câu lệnh người dùng lúc lưu lại hiển thị ô “User says” Hệ thống sau phản hồi lại câu trả lời “OK on lightbult 2” hiển thị “Default Response” đồng thời gửi tín hiệu xuống Raspberry để bật sáng đèn (bóng đèn xanh lá) Kết hiển thị hình 5.16 5.17 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 51 CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Hình 5.16 Yêu cầu bật đèn hiển thị Dialogflow BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 52 CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Hình 5.17 Đèn sáng người dùng yêu cầu bật Ngược lại, người dùng yêu cầu tắt bóng đèn câu lệnh “off lightbult 2” nhập từ bàn phím (hoặc giọng nói - nhấn vào biểu tượng micro) vào ô trống “Try it now” Câu lệnh người dùng lúc lưu lại hiển thị ô “User says” Hệ thống sau phản hồi lại câu trả lời “OK off lightbult 2” hiển thị “Default Response” đồng thời gửi tín hiệu xuống Raspberry để tắt đèn Kết hiển thị hình 5.18 5.19 BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CƠNG NGHIỆP 53 CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Hình 5.18 Yêu cầu tắt đèn hiển thị Dialogflow BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 54 CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Hình 5.19 Đèn tắt người dùng yêu cầu tắt Tương tự, với việc điều khiển motor, người dùng yêu cầu motor hoạt động để tưới nước cho vườn rau câu lệnh “on motor” nhập từ bàn phím (hoặc giọng nói - nhấn vào biểu tượng micro) vào ô trống “Try it now” Câu lệnh người dùng lúc lưu lại hiển thị ô “User says” Hệ thống sau phản hồi lại câu trả lời “OK on motor” hiển thị ô “Default Response” đồng thời gửi tín hiệu xuống Raspberry để bật motor Kết hiển thị hình 5.20 5.21 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 55 CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Hình 5.20 Yêu cầu bật motor hiển thị Dialogflow BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 56 CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Hình 5.21 Motor quay người dùng yêu cầu bật quay motor Ngược lại, người dùng yêu cầu motor ngừng hoạt động câu lệnh “off motor” nhập từ bàn phím (hoặc giọng nói - nhấn vào biểu tượng micro) vào ô trống “Try it now” Câu lệnh người dùng lúc lưu lại hiển thị ô “User says” Hệ thống sau phản hồi lại câu trả lời “OK off motor” hiển thị “Default Response” đồng thời gửi tín hiệu xuống Raspberry để motor ngừng hoạt động Kết hiển thị hình 5.22 5.23 BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CƠNG NGHIỆP 57 CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Hình 5.22 Yêu cầu tắt motor hiển thị Dialogflow BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 58 CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Hình 5.23 Motor tắt người dùng yêu cầu ngừng quay motor BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 59 CHƢƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CHƢƠNG KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 6.1 Kết Luận Sau tìm hiểu thực đề tài: “Xây dựng hệ thống Chatbots tự động”, nhóm thực đề tài theo yêu cầu ban đầu Trong trình thực đề tài tìm hiểu lý thuyết Chatbots ứng dụng chatbots việc điều khiển tự động thiết bị điện phục vụ cho hệ thống vườn rau, nhóm thu kết ban đầu sau: • Nắm kiến thức Chatbots • Cách xây dựng sử dụng Dialogflow • Lấy liệu file json Dialogflow đưa vào Webhook • Thiết lập hội thoại tương tác tự động người dùng với máy • Xây dựng cụ thể casual intents business intents • • • Hiểu đối tượng Intents, Entities, Context, Fulfillment, Actions and Parameters, Training Phrase, Fulfillment công dụng chúng Biết cách sử dụng khai thác tính Raspberry Nắm kiến thức ngrok để kết nối Dialogflow với Raspberry Bên cạnh đó, nhóm tiếp thu nhiều kiến thức hữu ích khác Intents, Entities, Context, Fulfillment, Actions and Parameters, Training Phrase, Fulfillment công dụng chúng, Về kết quả, chương trình đáp ứng yêu cầu đặt ra, thực trò chuyện tự động với chatbots điều khiển tự động thiết bị điện phục vụ cho vườn rau Tuy nhiên, nhiều hạn chế chưa bổ sung vào hệ thống tưới nước thật sự, mơ hình thô sơ 6.2 Hƣớng Phát Triển Trong phạm vi đồ án nhóm trình bày phần Dialogflow, chatbots ứng dụng chatbots cho thực tiễn Tuy nhiên việc nghiên cứu sâu chatbots mở rộng mơ hình điều khiển tự động cho lĩnh vực, đối tượng khác cần có thêm nhiều thời gian nghiên cứu cải tiến mơ hình trở nên hiệu quả, tối ưu Nhóm nghiên cứu nhận thấy phát triển thêm sau: • Xây dựng đa dạng thêm ngơn ngữ với người dùng để việc tương tác hiệu hơn, cụ thể ngơn ngữ tiếng Việt • Mở rộng phạm vi điều khiển tự động không cho thiết bị điện vườn rau (nông nghiệp) mà cho khu cơng nghiệp, nhà ở, bệnh viện, trường BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 60 CHƢƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN học, • Huấn luyện chatbots trả lời linh hoạt thông minh thông qua việc mở rộng xây dựng cải tiến sở liệu hệ thống trở nên tối ưu hơn, đa dạng • Tích hợp chương trình điều khiển tự động vào điện thoại thơng minh để thuận tiện cho người sử dụng kiển sốt thơng tin, điều khiển hệ thống nhiều địa điểm lúc • Phát triển hệ thống thân thiện với người sử dụng việc thiết kế giao diện dễ sử dụng hơn, việc xây dựng chatbots trở thành “bác sĩ tâm lý” tương tác với người dùng thông qua liệu thu thập từ nhiều nguồn đa dạng, khả học máy (Machine Learning) bots, việc mô sẵn hội thoại tiên đoán từ chuyên gia tâm lý sau lưu lại hệ thống, • Ngồi ra, tích hợp thêm chức dự báo thời tiết, mua sắm tự động mạng tốn thẻ, chí kiểm tra thông tin sức khỏe để nhắc nhở, cảnh báo tình trạng cho người sử dụng thơng qua việc theo dõi nhịp tim, calo, cân nặng, số bước chân ngày, việc ngồi lâu chỗ người dùng, BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Dialogflow, 2018 Getting Started with https://dialogflow.com (truy cập ngày 05/04/2018) [2] Aravind Mohanoor, 2018, Dialogflow Bot Generators, https://mbd.thinkific.com/courses/dialogflow-bot-generators , (truy cập ngày 05/04/2018) [3] MINING BUSINESS DATA - Build better Dialogflow chatbots, 2017, The best tool for creating chatbot flowcharts https://miningbusinessdata.com/best-tool-creating-chatbot-flowcharts/ , (truy cập ngày 05/04/2018) [4] MINING BUSINESS DATA - Build better Dialogflow chatbots, 2017, Rich Webchat in Dialogflow https://miningbusinessdata.com/best-toolcreating-chatbot-flowcharts/ , (truy cập ngày 05/04/2018) [5] Stefan Kojouharov, 2018, Ultimate Guide to Leveraging NLP & Machine Learning for your Chatbot https://chatbotslife.com/ultimateguide-to-leveraging-nlp-machine-learning-for-you-chatbot531ff2dd870c#.rabx346bq , (truy cập ngày 07/04/2018) [6] Pavlo Bashmakov, 2018, Advanced Natural Language Processing Tools for Bot Makers – LUIS, Wit.ai, Api.ai and others https://stanfy.com/blog/advanced-natural-language-processingtools-for-bot-makers/ , (truy cập ngày 07/04/2018) BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP Dialogflow 62 PHỤ LỤC BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 63 ... không cần người vào năm 2020 Chatbots phát triển dựa kết hợp kịch có trước tự học trình tương tác Ta tương tác với chatbots qua tảng tin nhắn Với câu hỏi đặt ra, Chatbots sử dụng hệ thống xử... nhóm thực đồ án chọn đề tài: “Xây dựng hệ thống Chatbots tự động” 1.2 Mục Tiêu Trong luận văn này, mục tiêu đề tài tìm hiểu hệ thống chatbots ứng dụng chatbots cho đời sống, cụ thể qua việc xây dựng... mẻ lĩnh vực khoa học công nghệ Chatbots nghiên cứu phát triển với tốc độ chóng mặt trung tâm nghiên cứu, trường đại học học viện nhiều lĩnh vực ứng dụng công nghệ Chatbots hình thức thơ sơ phần