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使用人工智能开发医疗聊天机器人 - ijrpr
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由知识库故事生成驱动的人工智能聊天机器人和
人们总是通过科幻小说来想象地球的未来，那么我们能否通过人工智能（AI）的视角创造一种“访问未来地球”的独特体验呢？我们推出了Wander 2.0，这是一个人工智能聊天机器人，它通过日常交流平台上的知识型故事生成共同创作科幻故事，允许免费复制或分发部分或全部作品用于个人或课堂使用，前提是不得为盈利或商业优势而制作或分发副本，并且副本应带有此通知和完整的引用形式，如微信和Discord。使用第一页上的位置信息。必须尊重本作品第三方组件的版权。Google Maps，Wander 生成关于特定主题的叙述性旅行见闻。对于所有其他用途，请联系所有者/作者。 CHI EA '23，2023 年 4 月 23 日至 28 日，德国汉堡 cifc 地点（例如巴黎）通过大规模语言模型 © 2023 版权所有，归所有者/作者所有。（法学硕士）。此外，使用大规模文本到图像模型 ACM ISBN 978-1-4503-9422-2/23/04。（LTGM）稳定扩散，Wander 传输匹配的未来场景 https://doi.org/10.1145/3544549.3583931
通过聊天机器人对公民进行数字化风险筛查
为了抗击冠状病毒病 (COVID-19) 大流行，许多政府都设立了电话热线来预先筛查潜在病例。这些热线因呼叫者数量过多而苦不堪言，导致等待时间长达数小时，甚至无法联系到卫生当局。Symptoma 是一个根据症状和疾病进行分类的数字健康助手，可以区分 20,000 多种疾病，准确率超过 90%。我们使用一组不同的临床病例结合 COVID-19 的病例报告测试了 Symptoma 识别 COVID-19 的准确率。结果表明，Symptoma 可以在 96.32% 的临床病例中准确区分 COVID-19。当仅考虑 COVID-19 症状和风险因素时，Symptoma 在仅出现三种体征的情况下就能 100% 地识别出感染者。最后，我们表明，Symptoma 的准确性远远超过网上广泛提供的简单“是-否”问卷。总之，Symptoma 在系统识别 COVID-19 病例方面提供了无与伦比的准确性，同时还考虑了 20,000 多种其他疾病。此外，Symptoma 允许以 36 种语言自由输入文本，并附带针对特定疾病的后续问题。综合起来，这些结果和可访问性使 Symptoma 有可能成为全球抗击 COVID-19 的关键工具。Symptoma 预测器可在 https://www.symptoma.com 上免费在线获取。
基于人工智能和网络的交互式大学咨询聊天机器人
框架 [10] 3. 拟议系统 3.1 项目范围 该聊天机器人是一个基于人工智能的聊天机器人，它以音频或文本格式接收用户的问题，将音频转换为文本格式，尝试通过使用 NLP 处理文本来理解问题，并找到问题的适当答案。 在自然语言处理中，人类语言被分成几个部分，以便可以在整个对话的背景下分析和理解语句的语法结构和这些部分的含义。 这使得计算机能够像人类一样阅读和理解口头或书面文本。 例如，当聊天机器人收到“学院有多少个系？”的问题时，它会回答“学院有 6 个系”。 主要目标是通过将回答访客对学院的疑问的责任转移到聊天机器人来减轻学院教职员工的负担，通过创建一个基于网络的聊天机器人，该聊天机器人可以与学院网站结合，并可以回答用户的文本和基于音频的查询。目标是为访客和教职员工提供一种快速简便的方式来解答他们的疑问，并为开发人员提供将新信息纳入聊天机器人信息库的方法。 3.2 用户类别和特征 根据用户查询聊天机器人的方式，此应用程序将用户分为两类： 1. 文本 - 这些用户通过在文本框中键入来提供文本格式的输入。 2. 音频 - 这些用户以音频格式提供输入，然后首先将其转换为文本格式或由聊天机器人服务器进行处理。
聊天机器人开发：框架，平台和评估指标
摘要：由于大量的聊天机器人开发平台和框架，开发人员很难为其项目选择最佳解决方案。本文根据许多科学文章的标准探讨了设计聊天机器人的框架和平台的选择。介绍涵盖了纸张的轴和部分，包括框架，平台，指标和纸张详细信息。第二部分回顾了有关该主题的先前研究，检查所使用的框架和平台，指标和其他细节。专门用于聊天机器人开发的软件相关服务的扩展是由于这些服务的必要性迅速有效地生产的。第三部分研究了最新的框架和平台，文章的各种来源以及发表在著名国际数据库中的科学研究。大公司相互竞争，并提供全面的聊天机器人开发平台包括Google，Microsoft，Amazon和IBM。我们还谈论聊天机器人平台和评估框架的度量，同时展示成功的工业实践。第四部分提出了基于众多科学研究，硕士和博士学位的发现以及著名作者的重要科学书籍的发现，提出了选择框架或平台的方法。第五部分讨论了根据这些指标测量聊天机器人效率以及最佳框架和平台的标准。聊天机器人回答用户的问题和查询，并为他们提供建议和解决方案。学者，开发人员和企业得到了建议，这些建议指向了这一迅速发展的部分的潜在研究和开发领域。最终部分介绍了本文中提到的结论，列表详细信息和部分，以及参考文献列表，包括著名科学文章中的一百个参考文献。这篇科学论文为个人，团体以及大型和小型公司提供了精神和知识启蒙，通过选择最合适的框架和平台来帮助他们在聊天机器人设计上做出决定。关键字：对话代理，自然语言处理（NLP），聊天机器人介绍最近，全世界在各种工作领域都见证了聊天机器人的广泛传播，因为它们易于24/7，但没有疲倦或无聊。这是通过理解自然语言（NLU）并使用自然语言处理（NLP）来完成的。也有许多不同的平台和框架可用于劳动力市场的各个专业领域（ABD-Alrazaq，2020）公司建立和设计聊天机器人套装公司，该公司注意到聊天机器人的有效性，其易用性，以及客户和客户的满意度
使用自然语言的聊天机器人助理系统...
摘要：在数字时代，聊天机器人已成为自动化通信和改善各个部门用户体验的重要工具。本文提出了由自然语言处理（NLP）提供动力的聊天机器人助手系统，以对用户查询提供智能，上下文感知和实时响应。该系统结合了NLP技术，例如文本预处理，意图识别和实体提取，以促进有效的相互作用。我们探索系统的体系结构，工作原理和应用，以及其在不同域中的性能评估。关键字：聊天机器人，自然语言处理，NLP，意图识别，实体提取，对话系统，对话AI，文本预处理，机器学习。I.引言聊天机器人随着能够理解和回应人类语言的自动助手而广泛普及。它们用于各种应用程序，包括客户支持，虚拟助手，医疗保健等。这些系统背后的核心技术是自然语言处理（NLP），它使机器能够以有意义的方式解释，处理和生成人类语言。本文讨论了一个利用NLP技术与用户交互的聊天机器人助手系统。我们专注于关键的NLP任务，例如令牌化，意图识别和实体提取，这些任务构成了有效的对话性AI系统的骨干。II。 这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。 2。 3。 4。 5。II。这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。2。3。4。5。系统体系结构NLP提供动力的聊天机器人助理系统的体系结构涉及几个关键组件，它们可以和谐地处理用户查询并生成适当的响应。用户界面：用户与聊天机器人进行交互的平台或接口（例如，网站，移动应用程序，消息平台）。文本预处理：此步骤清洁并准备用户输入以进行进一步分析。它涉及令牌化，删除停止词和茎/诱饵。意图识别：系统从输入文本中确定用户的意图。这是使用机器学习或深度学习算法（例如支持向量机（SVM），随机森林或神经网络）完成的。实体提取：识别关键实体（例如日期，名称，位置等）在用户输入中。对话管理：系统决定如何根据公认的意图和提取的实体做出响应。可以使用基于规则或生成的方法来制定响应。6。响应生成：此组件根据对话上下文和用户查询生成响应。7。输出：生成的响应将发送回用户界面以进行演示。iii。方法论3.1文本预处理文本预处理是NLP任务的关键步骤，因为它将原始输入转换为结构化格式以进行分析。主要的预处理技术是：•令牌化：将输入文本分解为较小的单元（令牌），例如单词或短语。
计算机科学案例研究：完美的聊天机器人
1。词汇分析：输入文本被分解为单词和句子；例如，[“ i”，“ want”，“ to”，“ make”，“ a”，“ approip”，“ oiv”，“ a”，“ a”，“ car”，“事故”]。2。句法分析（解析）：解释句子的语法和结构；例如，“ i”是句子的主题，“想要”是动词，而“主张”是对象（见图2）。3。语义分析：分析句子及其单词的含义；例如，该句子是关于客户希望提出与车祸有关的索赔的愿望。4。话语集成：将句子的含义与对话的更大背景相结合；例如，了解用户是想查询索赔的客户。5。实用分析：分析句子的社会，法律和文化背景；例如，了解客户是一名发生事故的汽车驾驶员，可能会受到或可能不会受到伤害或损坏车辆。
多发性骨髓瘤精确药的抹布聊天机器人
精密医学的出现通过将独立的遗传，生活方式和环境方面的范围整合到量身定制患者护理中，从而实现了癌症治疗（Huang等人，2020年；金斯堡和菲利普斯，2018年）。然而，诸如多发性骨髓瘤（MM）等疾病的复杂性和异质性，在利用可用于个性化治疗计划的大量ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-gemedication和生物医学文献（Rajkumar，2014;Röllig等人。，2015年）。为了解决这个问题，我们提出了一种创新的基于聊天机器人的聊天机器人框架，它利用自然语言处理的力量（NLP）和最先进的语言模型，以策划和分析MM特定的限制，并提供基于患者特语的个性化治疗方法，并提供基于患者特定于特语的选项（ ，2020）。，2020）。
使用Python，机器...
本报告表明，借助人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用生成式预测的变压器，我们可以开发强大的AI应用程序，以帮助客户服务部门使用问题答案系统来帮助客户服务部门。本文使用OpenAI应用程序编程接口（API）解决了问题回答任务。本报告研究了如何从文档中创建一个AI问题来回答应用程序，以对有关这些文档的问题产生正确答案。我们使用两种不同的方法来创建问答系统。一个只是使用OpenAI API。另一个是使用Langchain框架和库。这两个应用程序确实正确地回答了问题。Langchain使用更高的学习曲线使用的代码较少。OpenAI API使用了更多代码，并提供了更多详细的答案。
人工智能医疗聊天机器人系统 - ijarcce
摘要：为了过上更好的生活，医疗保健极为重要。但是，一旦出现任何健康问题，就很难与医生进行咨询。提出的想法是使用人工智能制作一个医疗聊天机器人，它将在咨询医生之前诊断疾病并提供有关疾病的基本详细信息。为了降低医疗成本并提高医疗知识的可及性，制作了医疗聊天机器人。某些聊天机器人充当医学参考书，帮助患者更多地了解他们的疾病并有助于增强他们的健康。只有当聊天机器人可以诊断所有疾病并提供必要的信息时，用户才能真正获得聊天机器人的优势。文本到文本诊断机器人让患者参与有关其医疗问题的对话，并根据他们的症状提供个性化诊断。因此，人们会考虑自己的健康并得到正确的保护。关键词：人工智能、预测、模式匹配、疾病、查询处理