42、基于句子相似度的检索式聊天机器人的设计与开发

基于句子相似度的检索式聊天机器人的设计与开发

1. 引言

如今，聊天机器人的使用量急剧增长，在客户支持行业中站稳了脚跟。随着互联网用户数量逐年增加，电子商务领域对客户支持服务的需求也大幅提升，而及时的客户支持对于促成销售至关重要。

聊天机器人是一种能接收自然语言输入并即时回复的计算机系统软件。早期的聊天机器人“ELIZA”由约瑟夫·魏泽鲍姆设计，随着技术发展，聊天机器人技术不断演进。其实现方式主要有基于规则和自学习两种。基于规则的方式在训练时需遵循特定规则，难以回答复杂问题；自学习方式则采用机器学习，可进一步分为检索式模型（从响应集合中检索最佳回复）和生成式模型（从答案集中生成答案），采用生成式模型的聊天机器人被称为智能聊天机器人。

一个功能完备的聊天机器人主要有三个流程阶段：获取自然语言用户输入、生成最合适的自动回复、返回合理的自然语言输出。本文介绍的学院咨询聊天机器人使用Python Flask框架开发，前端使用HTML、CSS和内部JavaScript，借助Chatterbot库实现其功能。该聊天机器人采用生成式方法，从预定义的答案集中回答用户问题，其功能类似于最初的聊天机器人“ELIZA”。

2. 开发动机

对于学生而言，获取学费结构、欠费情况、学院活动等信息往往是一个漫长且困难的过程。由于部门间沟通不畅，一些活动信息未能及时传达给其他部门，学费结构的变化也常常不为众多学生所知。在追求自动化的时代，为了快速解决复杂问题，减少人工干预，开发学院咨询聊天机器人势在必行。该聊天机器人能让用户随时提问并迅速得到回复，节省了用户时间，学生无需再前往公告栏或联系朋友、老师获取信息，同时也减轻了学院的工作负担。特别是在疫情期间，学生可以轻松获