【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)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【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)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~

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。

js实现智能对话,NLP自然语言处理,JAVA Web,自然语言处理,人工智能,javascript,html,css

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

js实现智能对话,NLP自然语言处理,JAVA Web,自然语言处理,人工智能,javascript,html,css

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 

 js实现智能对话,NLP自然语言处理,JAVA Web,自然语言处理,人工智能,javascript,html,css

 

 js实现智能对话,NLP自然语言处理,JAVA Web,自然语言处理,人工智能,javascript,html,css

 js实现智能对话,NLP自然语言处理,JAVA Web,自然语言处理,人工智能,javascript,html,css

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


<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
	<title>智能医疗客服</title>
	<meta charset="UTF-8">
	<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1, minimum-scale=1">
	<link href="https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto" rel="stylesheet">
	<link rel="stylesheet" type="text/css" href="static/jquery.css">
	<link rel="stylesheet" href="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css" >
	<link rel="stylesheet" type="text/css" href="static/chatbot.css">
	<style>
        @import url('./static/css/style.css');
        @import url('./static/css/font.css');
    </style> 
           <!-- 设置网站的定制化显示样式内嵌式CSS -->
       <style>
        .button1 {
          border: none;
          color: white;
          background-color:blue;
          padding: 5px 16px;
          text-align: center;
          text-decoration: none;
          display: block;
          font-size: 20px;
          margin: 1px 1px;
          cursor: pointer;
          font-family:kaiti;
          position: absolute;
          left: 200px;

        }
        .button2 {
          border: none;
          color: white;
          background-color:blue;
          padding: 5px 16px;
          text-align: center;
          text-decoration: none;
          display: inline-block;
          font-size: 20px;
          margin: 1px 1px;
          cursor: pointer;
          font-family:kaiti;
          position: absolute;
          left: 350px;

        }
        .button3 {
          border: none;
          color: white;
          background-color:blue;
          padding: 5px 16px;
          text-align: center;
          text-decoration: none;
          display: inline-block;
          font-size: 20px;
          margin: 1px 1px;
          cursor: pointer;
          font-family:kaiti;
          position: absolute;
          left: 500px;

        }
        .button4 {
          border: none;
          color: white;
          background-color:blue;
          padding: 5px 16px;
          text-align: center;
          text-decoration: none;
          display: inline-block;
          font-size: 20px;
          margin: 1px 1px;
          cursor: pointer;
          font-family:kaiti;
          position: absolute;
          left: 650px;

        }

        .button:hover {
          background-color: purple;
          color: white;
        }

        .bot-header{
          background-color: white;
          padding: 10px;
          text-align: center;
          font-size: 40px;
          font-family:kaiti;
          font-weight: bold;
          letter-spacing: 5px;
        }

        .bot-menu{
          text-align: center;
          font-size: 20px;
          font-family:kaiti;
        }
        </style>
    
       
</head>
<body>
	
    <div class="container">
      <div class="bot-header">
        智能客服对话系统

      </div>

      <div id="bot-menu">
        <button  class="button1">功能概要</button>
        <button class="button2">服务一览</button>
        <button class="button3">常见问题</button>
        <button class="button4">用户注册</button>
        <hr>
        <br>

      </div>
&nbsp;&nbsp;</a>
      <a id="summary">&#x25BC;提升效率&#x25BC;&nbsp;&nbsp;</a>
      <a id="summary">&#x25BC;节约成本&#x25BC;&nbsp;&nbsp;</a>
      <a id="summary">&#x25BC;自我学习&#x25BC;&nbsp;&nbsp;</a>
      </ul>
      </div>
    </div> 
    

    
    <section id="chatbot">
	    <div class="vertical-align">
	        <div class="container">
	            <div class="row">
	                <div class="col-sm-9 col-sm-offset-2 col-xs-offset-0">
	                    <div class="interaction no-border">
	                        <div id="chatdialog" class="chatbotForm">
	                            <form action="" method="GET" class="hidden">
	                                <select message_interaction="尊敬的客户,您好!我是智能客服,请选择选项继续对话。" name="greeting">
	                                    <option value="noproblem">没有问题</option>
	                                    <option value="continue">请继续</option>
	                                </select>
	                                <input type="text" name="name" message_interaction="请输入您的姓名。 | 感谢您的惠顾,您的姓名。">
	                                <input type="text" message_interaction="您好, {name}:0。 很高兴能够为您服务。接下来请输入您要咨询的信息类型。" data-no-answer="true">
	                                <select name="selectquery" message_interaction="请问您要咨询哪类信息?" multiple>
	                                    <option value="新冠传播途径">新冠传播途径</option>
	                                    <option value="新冠预防方法">新冠预防方法</option>
	                                    <option value="新冠疫苗有效性">新冠疫苗有效性</option>
	                                    <option value="新冠潜伏期">新冠潜伏期</option>
	                                </select>
	                                <select name="querymedical" recallFunction="storeState" message_interaction="很好,您是一位医学工作者吗?">
	                                    <option value="yes">是</option>
	                                    <option value="no">否</option>
	                                </select>
	                                <div data-conv-fork="querymedical">
ut message_interaction="请输入您的电子邮箱" emailRegex="^[a-zA-Z0-9.!#$%&’*_{|}~-]+@[a-zA-Z0-9_]+\.[a-zA-Z0-9_]+(?:\.[a-zA-Z0-9-]+)*" id="email" type="email" name="email" required placeholder="What's your e-mail?">
	                                <input message_interaction="请输入您的家庭住址" type="address"  id="address" name="address" >
									<select message_interaction="请选择您期望使用的搜索平台:">
											<option value="baidu" recallFunction="baidu">baidu</option>
											<option value="cnki" recallFunction="cnki">cnki</option>
									</select>
	                                <select name="search" message_interaction="您希望我们使用指定的搜索引擎帮您查询信息吗?">
	                                    <option value="yes" recallFunction="searchPrimary">是</option>
	                                    <option value="no" recallFunction="searchSecondary">否</option>
	                                </select>
	                                <select message_interaction="感谢您使用智能客服平台服务。" id="">
	                                    <option value="">非常感谢,欢迎继续下次光临。</option>
	                                </select>
	                            </form>
	                        </div>
	                    </div>
	                </div>
	            </div>
	        </div>
	    </div>
	</section>
	
	<script type="text/javascript" src="static/jquery-1.12.3.min.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="static/autosize.min.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="static/jquery.js"></script>

	<script>
		function baidu(status, ready) {
			window.open("https://www.baidu.com");
			ready();
		}
		function cnki(status, ready) {
			window.open("https://www.cnki.net");
			ready();
		}
		var statusTo = false;
		var statusFrom = false;
		function storeState(status, ready) {
			statusTo = status.current;
			ready();
		}
	
</body>
</html>

创作不易 觉得有帮助请点赞关注收藏~~~文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-778796.html

到了这里,关于【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)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【自然语言处理(NLP)】基于循环神经网络实现情感分类

    活动地址:[CSDN21天学习挑战赛](https://marketing.csdn.net/p/bdabfb52c5d56532133df2adc1a728fd) 作者简介 :在校大学生一枚,华为云享专家,阿里云星级博主,腾云先锋(TDP)成员,云曦智划项目总负责人,全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会(TIPCC)志愿者,以及编程

    2024年02月07日
    浏览(36)
  • 自然语言处理历史史诗:NLP的范式演变与Python全实现

    本文全面回顾了自然语言处理(NLP)从20世纪50年代至今的历史发展。从初创期的符号学派和随机学派,到理性主义时代的逻辑和规则范式,再到经验主义和深度学习时代的数据驱动方法,以及最近的大模型时代,NLP经历了多次技术革新和范式转换。文章不仅详细介绍了每个阶

    2024年02月09日
    浏览(37)
  • 用Python编程实现百度自然语言处理接口的对接,助力你开发智能化处理程序

    用Python编程实现百度自然语言处理接口的对接,助力你开发智能化处理程序 随着人工智能的不断进步,自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)成为了解决文本处理问题的重要工具。百度自然语言处理接口提供了一系列强大的功能,如提取、文本分类、情感分析等,

    2024年02月13日
    浏览(49)
  • 自然语言处理实战项目8- BERT模型的搭建,训练BERT实现实体抽取识别的任务

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目8- BERT模型的搭建,训练BERT实现实体抽取识别的任务。BERT模型是一种用于自然语言处理的深度学习模型,它可以通过训练来理解单词之间的上下文关系,从而为下游任务提供高质量的语言表示。它的结构是由多

    2024年02月07日
    浏览(39)
  • 自然语言处理(三):基于跳元模型的word2vec实现

    回顾一下第一节讲过的跳元模型 跳元模型(Skip-gram Model)是一种用于学习词向量的模型,属于Word2Vec算法中的一种。它的目标是通过给定一个中心词语来预测其周围的上下文词语。 这节我们以跳元模型为例,讲解word2vec的实现 文章内容来自李沐大神的《动手学深度学习》并加

    2024年02月11日
    浏览(32)
  • 【自然语言处理】自然语言处理 --- NLP入门指南

    NLP的全称是 Natuarl Language Processing ,中文意思是自然语言处理,是人工智能领域的一个重要方向 自然语言处理(NLP)的一个最伟大的方面是跨越多个领域的计算研究,从人工智能到计算语言学的多个计算研究领域都在研究计算机与人类语言之间的相互作用。它主要关注计算机

    2024年02月03日
    浏览(46)
  • [自然语言处理] 自然语言处理库spaCy使用指北

    spaCy是一个基于Python编写的开源自然语言处理库。基于自然处理领域的最新研究,spaCy提供了一系列高效且易用的工具,用于文本预处理、文本解析、命名实体识别、词性标注、句法分析和文本分类等任务。 spaCy的官方仓库地址为:spaCy-github。本文主要参考其官方网站的文档,

    2024年02月15日
    浏览(79)
  • 自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的常见任务

    分类目录:《自然语言处理从入门到应用》总目录 语言模型(Language Model,LM)(也称统计语言模型)是描述自然语言概率分布的模型,是一个非常基础和重要的自然语言处理任务。利用语言模型,可以计算一个词序列或一句话的概率,也可以在给定上文的条件下对接下来可

    2024年02月07日
    浏览(45)
  • 【数据挖掘与人工智能自然语言处理】自然语言处理和人工智能:如何利用自然语言处理技术进行数据挖掘

    作者:禅与计算机程序设计艺术 随着互联网和大数据时代的到来,数据挖掘已成为各个行业的热门话题。数据挖掘的核心在于发现数据中的有价值信息,而自然语言处理(NLP)技术是实现这一目标的重要手段。本文旨在通过自然语言处理技术进行数据挖掘,为数据挖掘提供一

    2024年02月05日
    浏览(69)
  • 【自然语言处理(NLP)】基于Skip-gram实现Word2Vec

    活动地址:[CSDN21天学习挑战赛](https://marketing.csdn.net/p/bdabfb52c5d56532133df2adc1a728fd) 作者简介 :在校大学生一枚,华为云享专家,阿里云星级博主,腾云先锋(TDP)成员,云曦智划项目总负责人,全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会(TIPCC)志愿者,以及编程

    2024年02月09日
    浏览(37)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包