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AI驱动的聊天机器人实现...
鉴于人力资源有限和在Negeri Semarang大学（UNNES）HELPESK的服务用户的需求，需要解决有关服务问题的解决方案。这项研究旨在使用UNNES的Helpdesk使用基于相似性和基于生成的响应生成模型来实施和评估集成的聊天机器人系统。主要贡献是通过自动化的上下文感知响应提高响应效率和用户满意度，这是高等教育机构中一种新颖的方法。主要目的是使用自动化和上下文意识响应生成提高响应效率和用户满意度。涉及部署TF-IDF模型进行初始查询处理以快速检索相关常见问题（FAQ）响应的方法。此外，当查询低于定义的相似性阈值以下时，采用了一种生成模型Llama Rag生成细微的答案。使用精度，召回，F1分数和BLEU分数指标包括数据收集，预处理，模型培训和绩效评估。TF-IDF模型有效地处理了78％的查询，而Llama RAG模型则解决了其余22％。TF-IDF响应的平均相似性得分为0.85，生成响应的BLEU得分为0.61，分别显示出高相关性和语言相干性。这些发现强调了整合先进的AI模型以改善帮助台操作的潜力，这表明此类系统可以显着提高用户的交互和操作效率。
在...
摘要：古代印度医学体系阿育吠陀认识到Prakriti的概念，指的是个人独特的生理和心理构成。评估Prakriti是阿育吠陀的个性化医疗保健的基础，可帮助诊断，治疗和预防保健。然而，传统的prakriti评估方法通常是主观的，并且依赖于专家解释。近年来，技术的进步，尤其是聊天机器人的出现，为客观且可访问的Prakriti评估提供了新的机会。本研究论文探讨了聊天机器人的整合，以评估阿育吠陀中的个体prakriti，旨在提高个性化医疗服务的准确性，可及性和可及性。通过对Prakriti评估方法的历史观点，现代理解和先前的研究以及对聊天机器人在医疗保健中的作用以及所涉及的道德考虑的作用的研究，本文阐明了聊天机器人支持的Prakriti评估的潜力，以彻底改变医疗保健。案例研究和示例表明，使用聊天机器人进行Prakriti评估的可行性和有效性，而未来的方向和挑战突出了进一步研究和实施的途径。最终，本文有助于持续的关于利用技术的论述，以保护和推进阿育吠陀的个性化医学原则。关键字：阿育吠陀，普拉克里蒂评估，聊天机器人，个性化医疗保健，人工智能，机器学习，道德注意事项，电子健康记录，未来方向，医疗保健技术。
医疗保健中的AI驱动数据安全
摘要 - 古老的整体医疗体系阿育吠陀，将个人分类为基于Tri-Dosha理论的不同类型的类型，包括Vata，Pitta和Kapha Doshas。传统的评估方法涉及与阿育吠陀从业人员进行复杂的磋商，从而在可及性和效率方面提出了挑战。prakriti聊天机器人介绍了一个用户友好的聊天机器人，该聊天机器人与个人参与结构化问卷，利用人工智能算法进行实时DOSHIC评估。聊天机器人与阿育吠陀原则保持一致，以提供针对个人独特的Prakruti量身定制的个性化饮食和生活方式建议。教育成分增强了用户对阿育吠陀的理解，从而促进了古代智慧与当代健康实践之间的联系。Prakriti Chatbot不仅解决了传统的Prakruti评估中的挑战，而且还将阿育吠陀知识民主化，使其在全球范围内易于访问。聊天机器人的成就在于其准确性，用户参与度和教育影响，为个性化的阿育吠陀见解铺平了道路。
使用机器学习加强图书馆聊天机器人，然后大声读
摘要：使用Read-Aloud Technology Project使用机器学习来增强库聊天机器人，旨在增强用户体验并使用流线框架，因为它的前端并利用了对话式AI技术。此聊天机器人将作为虚拟助手，为用户提供有关图书馆资源的信息，例如书籍，开放时间和活动。此外，它将有助于回答与图书馆相关的常见问题，指导用户通过库的物理布局，并根据其偏好推荐书籍。聊天机器人将提供24/7的支持。它将结合自然语言处理能力，以有效地理解和响应用户查询，并具有读取技术。关键字 - 辉煌的聊天机器人，阅读大声技术，机器学习。
基于AI的医学聊天机器人疾病模型
摘要 - 在医疗保健领域，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的整合显着提高了医疗援助的可及性和效率。本研究介绍了一种新型医学聊天机器人的发展，旨在简化疾病鉴定和分类的过程。聊天机器人利用JSON格式提供的疾病信息，采用先进的NLP技术来有效地理解用户查询。通过实施长的短期记忆（LSTM）分类器，该系统将输入数据分为相关疾病类别，具有很高的准确性和可靠性。该方法包括几个关键阶段。最初，将包含疾病细节的JSON输入进行解析和预处理以提取相关特征并确保数据质量。随后，使用NLP算法来解释用户输入，从而促进用户和聊天机器人之间的无缝交互。LSTM分类器在全面的疾病模式数据集中培训，有效地对输入信息进行了分类，从而可以快速准确地诊断。此外，研究通过合并用于直观相互作用的平板电脑接口来解决用户界面方面。此接口是一个用户友好的平台，用于输入查询并从聊天机器人那里接收信息丰富的响应。系统的设计优先考虑可访问性和用户体验，以确保具有不同技术水平的个人可以从其功能中受益。通过全面的测试程序（包括绩效评估和用户反馈分析）评估了开发的医疗聊天机器人的功效。结果证明了系统准确识别和分类疾病的能力，从而增强了医学诊断和决策过程。
AI驱动的聊天机器人在
人工智能的出现（AI）彻底改变了各个部门，农业也不例外。随着人口不断增长和对食物的需求不断增长，迫切需要提高农业生产率，同时最大程度地减少资源消耗和环境影响。在这种情况下，用于耕种目的的AI驱动聊天机器人的开发提出了有前途的解决方案。拟议的项目旨在设计和实施AI驱动的聊天机器人，该聊天机器人为农民和耕种者提供实时帮助。聊天机器人将利用高级AI技术，例如自然语言处理（NLP），机器学习（ML）和计算机愿景，以提供整个培养过程中的个性化建议，见解和指导。聊天机器人将与传感器和物联网设备集成，以实时监视各种参数，例如土壤水分水平，温度，湿度和作物健康。AI驱动的聊天机器人旨在通过可行的见解，个性化建议和专家指导来增强农民的能力，从而提高农业生产力，可持续性和盈利能力。通过利用尖端的AI技术，该项目有可能彻底改变耕作和耕种的方式，从而导致更高效，更具弹性和可持续的农业生态系统。
聊天机器人作为人工智能学习...
本研究旨在创建一个聊天机器人作为知识管理中的人工智能学习。参与者是从事虚拟教育学术的教师或讲师。使用 https://m.chatboat.university 平台上的机器学习技术，结果聊天机器人产品开发包括几个步骤，包括：1）使用聊天机器人模板，2）创建一个独立的聊天机器人。3）修改背景和简短描述； 4）添加聊天机器人内容（图像、文本、视频）； 5）包括测验和趣味事实； 6）创建带有主题讨论的聊天机器人设计。聊天机器人的开发旨在为学生或用户提供包括聊天船上显示的创新、知识、学习社区在内的未来学习。本研究对基于计算聊天机器人在交互式对话中的学习创新具有启示，作为支持 5.0 时代教育的转型。关键词：人工智能、聊天机器人、学习管理 简介
1 基于人工智能聊天机器人属性使用...
摘要 日期：2024-01-04 级别：工商管理学士/硕士论文，15 学分 机构：梅拉达伦大学商学院、社会与工程学院 作者：Helja Bordbar、Aya Almoghrabi (02/04/22)、(93/08/20) 标题：基于 AI 的聊天机器人和客户满意度 主管：Magnus Linderström 关键词：AI 聊天机器人、人工智能、NLP、电子商务、客户满意度、响应能力、同理心、易用性、实用性。研究问题：1.基于 AI 的聊天机器人属性与自然语言处理 (NLP) 对电子商务行业客户满意度有何影响？2.利用 NLP 技术的 AI 聊天机器人的哪些属性对电子商务互动中的客户满意度影响最大？目的：本研究旨在调查使用自然语言处理 (NLP) 的 AI 聊天机器人对电子商务领域客户满意度的影响，为改善 AI 驱动的客户互动提供见解。方法：研究人员使用在线调查收集定量研究数据。调查收集了与电子商务领域 AI 聊天机器人互动过的参与者的数据。研究结果深入了解了当前 AI 聊天机器人在客户满意度方面的不足之处。结论：研究发现，AI 聊天机器人在响应性、实用性和易用性方面表现良好，对客户满意度产生了积极影响。通过在电子商务中实施更先进的 NLP，AI 聊天机器人可以进一步提高客户满意度，尤其是在同理心方面。另一方面，与其他属性相比，同理心对客户满意度的影响并不显著，这表明仍有改进空间，特别是通过先进的 NLP 技术创造更自然、更人性化的互动。