【JavaScript+自然语言处理+HTML+CSS】实现Web端的智能聊天问答客服实战（附源码 超详细必看）

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智能客服的部署方式比较多样化，可以作为组件嵌入到其他应用程序，也可以部署到定制网站，下面分别介绍如何新创建智能客服应用，从而使其能够集成为网站功能的一部分，以及如何将通过PyCharm训练后的智能客服部署到网站

一、智能聊天问答客服简介

QA问答是Question-and-Answer的缩写，根据用户提出的问题检索答案，并用用户可以理解的自然语言回答用户，问答型客服注重一问一答处理，侧重知识的推理。 从应用领域视角，可将问答系统分为限定域问答系统和开放域问答系统。 根据支持问答系统产生答案的文档库、知识库，以及实现的技术分类，可分为自然语言的数据库问答系统、对话式问答系统、阅读理解系统、基于常用问题集的问答系统、基于知识库的问答系统等。

客服设计 

问题处理

问题处理流程识别问题中包含的信息，判断问题的主题信息和主题范畴归属，比如是属于一般类问题还是属于特定主题类问题，然后提取与主题相关的关键信息，比如人物信息、地点信息和时间信息等。

问题映射

根据用户咨询的问题，进行问题映射消除歧义。通过字符串相似度匹配和同义词表等解决映射问题，根据需要执行拆分和合并操作。

查询构建

通过对输入问题进行处理，将问题转化为计算机可以理解的查询语言，然后查询知识图谱或者数据库，通过检索获得相应备选答案。

知识推理

根据问题属性进行推理，问题基本属性如果属于知识图谱或者数据库中的已知定义信息，则可以从知识图谱或者数据库中查找，直接返回答案。如果问题属性是未定义类问题，则需要通过机器算法推理生成答案。

消岐排序

根据知识图谱中查询返回的一个或者多个备选答案，结合问题属性进行消歧处理和优先级排序，输出最佳答案。

二、效果展示

界面如下

界面的下方可由用户输入对应问题 下方系统会给出一些问题的概括 作者可以选择以获得更好的回答 

 

 

 

 

三、代码

部分代码如下 需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信

	
	
	
	
	
	
	
	 
           
       
    
       


	
    

      

        智能客服对话系统

      

      

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