自動解決客戶技術問題生產L3票證

Question

我想開發一個應用程序/軟件，它可以理解來自各種輸入的文本，並據此做出決策。 此外，如果系統感到困惑，則用戶可以為其手動提供輸出，並且從下一次開始，系統必須學會在這些情況下提供此類輸出。 基本上，系統必須借鑒其過去的經驗。 我要用此系統處理的工作是解決客戶技術問題的平凡工作。（生產L3票）。 在這種情況下，輸入將是客戶問題，例如訂單（例如，訂單被卡住的狀態以及他希望將其推入的狀態），而第二個輸入是當前狀態訂單（從多個訂單中檢索該訂單的數據db表）。 對於這兩個輸入，輸出將是希望采取的措施，例如更新某些列並按該順序觸發XML。 我認為需要的工具是自然語言處理器（NLP）庫，用於理解文本和機器學習，以便從過去令人困惑的場景中學習。

Answer 1

如果要將Java庫用於NLP管道，請查看Opennlp 。

您在這里有很多基本的支持。

然后，您需要進行deeplearning4j的學習 ，在這里您可以在Java中實現很多神經網絡實現。 當您需要一個可以從過去的經驗中學習而不是從靜態經驗中學習的動態模型時，您可以在deeplearning4j中使用許多神經網絡實現。

希望這可以幫助！