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客服机器人源码实现,自动回复,关键词匹配算法

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发布2023-02-28 15:24:40
发布2023-02-28 15:24:40
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客服机器人是一种基于人工智能技术的自动化客服解决方案,它可以模拟人类客服工作并与客户进行对话,以提供即时且准确的帮助和支持,我在自己客服系统中使用了下面的算法实现关键词匹配,先计算分值,然后拿出分值最高的匹配项

 我实现封装的函数库如下:

代码语言:javascript
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package lib

import (
    "strings"
)

// 定义一个结构体表示每条数据
type MatchData struct {
    ID    uint
    Text  string
    Score int
}

// 定义一个结构体表示匹配器
type Matcher struct {
    data []MatchData
}

// 定义一个构造函数,用于创建 Matcher 实例
func NewMatcher(data []MatchData) *Matcher {
    return &Matcher{data: data}
}

// 定义一个 Match 方法,用于计算最匹配的数据切片
func (m *Matcher) Match(input string, exactMatch bool) (MatchData, bool) {
    // 遍历每条数据
    var maxScore int
    var result MatchData
    for _, d := range m.data {
        // 将数据切片中的中文逗号替换为英文逗号
        text := strings.ReplaceAll(d.Text, ",", ",")
        // 切分单词
        words := strings.Split(text, ",")
        // 初始化分值
        score := 0
        // 遍历每个单词
        for _, w := range words {
            // 如果是精准命中,判断输入字符串是否等于单词
            if exactMatch && input == w {
                score++
            }
            // 如果是包含,判断输入字符串是否包含单词
            if !exactMatch && strings.Contains(input, w) {
                score++
            }
        }
        // 如果当前分值比最大分值大,则更新最大分值和结果
        if score > maxScore {
            maxScore = score
            result = d
        }
    }

    // 如果最终分值为0,则返回 false
    if maxScore == 0 {
        return MatchData{}, false
    }

    // 返回最匹配的结果
    return result, true
}

测试一下效果,可以写下面的测试用例。实际使用的时候,预设的数据就是自己知识库的数据,查出具体ID,然后拿着ID去获取内容

这个类库的原理是,主要是针对输入的文本和预设数据集中的文本进行匹配,找到最匹配的数据项。在匹配过程中,输入的文本首先会被切割成若干个单词,然后遍历预设数据集中的每一条数据,计算输入文本与该条数据的匹配程度,即分值,最终返回分值最高的数据项。匹配分值的计算方式可以通过参数 exactMatch 来指定是精确匹配还是包含匹配。

具体来说,匹配器首先将预设数据集中的每一条数据进行处理,将其中的中文逗号替换为英文逗号,然后将该数据切割成若干个单词,存储为一个字符串切片。对于输入文本,也会将其中的中文逗号替换为英文逗号,然后将其切割成若干个单词。然后,匹配器会遍历每一条数据,遍历其中的单词,计算每个单词在输入文本中出现的次数,将次数累加起来,作为该条数据与输入文本的匹配分值。在遍历过程中,可以通过参数 exactMatch 来指定匹配方式。最后,匹配器返回匹配分值最高的数据项,如果分值为 0 则表示未匹配成功。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2023-02-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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