0000000000246264
AUTHOR
Artūrs Znotiņš
Human-in-the-Loop Conversation Agent for Customer Service
This paper describes a prototype system for partial automation of customer service operations of a mobile telecommunications operator with a human-in-the loop conversational agent. The agent consists of an intent detection system for identifying the types of customer requests that it can handle appropriately, a slot filling information extraction system that integrates with the customer service database for a rule-based treatment of the common scenarios, and a template-based language generation system that builds response candidates that can be approved or amended by customer service operators. The main focus of this paper is on the system architecture and machine learning system structure …
Koreferenču noteikšana latviešu valodā
Koreferenču noteikšana ir aktuāla problēma dabiskās valodas apstrādes (NLP) pētījumos. Pēdējos gados ir vērojams ievērojams progress ne tikai koreferenču noteikšanā angļu valodai, bet arī citām valodām, kurām nav tik daudz pieejamo lingvistisko resursu. Darba mērķis ir izveidot pamatu tālākiem pētījumiem koreferenču noteikšanai latviešu valodai. Darbs ietver anotēšanas vadlīniju un manuāli anotēta koreferenču korpusa izstrādi latviešu valodā. Teorētiskajā daļā ir apskatītas dažādas pieejas koreferenču noteikšanai. Darba galvenais rezultāts ir likumos bāzēta koreferenču sistēma latviešu valodai, kas sasniedz 58,0% F-mēru (76,5%, izmantojot manuāli anotētus pieminējumus). Darbs apraksta pašre…
BakeCMS satura vadības sistēma
Kvalifikācijas darbs apraksta izstrādātu BakeCMS satura vadības sistēmu, kas piedāvā ērti pielāgojamu tīmekļa vietņu administrēšanas paneli. Sistēma tīmekļa vietnes administratoram nodrošina ērtu veidu, kā rediģēt vietnes tekstuālo un vizuālo informāciju. BeakeCMS sevī ietver jau gatavus biežāk nepieciešamos lapas satura vadības moduļus un piedāvā programmatūras saskarni (API), kas atvieglo jaunu moduļu izstrādi un esošo pielāgošanu konkrētās vietnes vajadzībām. Izstrāde ir pilnībā dokumentēta, iekļaujot prasību specifikāciju, projektējumu un testu. Atslēgvārdi: satura vadības sistēma, tīmekļa vietne, SEO, daudzvalodu atbalsts.
Jēdzientelpas un to pielietojumi
Vārdu jēdzientelpa sastāv no vārdiem un to reprezentācijas zemas dimensionalitātes blīva vektora formā, kas ietver gan sintaktiskas, gan semantiskas līdzības starp vārdiem, kuras iespējams izteikt vektoriālā formā, piemēram, v(“Latvija”) – v(“Rīga”) = v(“Igaunija”) – v(“Tallina”). Šāda vārdu reprezentācija ir ļoti noderīga dažādos dabīgās valodas apstrādes uzdevumos, sevišķi izmantojot dziļo neironu tīklu arhitektūras. Pēdējos gados ir izstrādātas metodes, kas ļauj iemācīties jēdzientelpas no lieliem tekstu korpusiem. Autors demonstrē latviešu valodas jēdzientelpu un tās efektivitāti vārdšķiru tagošanā, nosaukumu atpazīšanā un atkarību parsēšanā.