以关键字联想聊天法为核心的人工智能对话系统

以关键字联想聊天法为核心的人工智能对话系统,是一款基于智能语义搜索与多轮自动对话的智能对话系统。

在智能语义搜索中,我们可以从以下三个方面了解到语义识别:

第一是语境识别:由于我们对语义理解有一定的局限,所以我们会采用智能语义分析的技术来理解每个词的含义。

第二是链接分析:例如:我们的语义,TF-IDF等,都是基于页面关联的一种方法。

第三是人机交互:我们对整个系统中的人机交互也有了很大的要求,如果我们采用了语义识别技术,那就不需要经过人工或者机器的辅助,我们就可以很轻松地对某些情况进行分析和预测。

比如:我们通过语义,我们可以更好地理解同一个词,而不是单纯的理解用户在搜索时的搜索行为。

今天,我们从不同角度,对这三个方面的问题进行深入探讨:

1、明确关键词与内容的关系

2、对于每个关键词的分析,需要具有大量的关键词竞争度

3、用户实际使用场景

下面我们再从这三个方面来进一步梳理:

我们知道搜索量最大的关键词是百度,但是并非是最适合我们的词,因此,一定要明确,什么样的关键词适合我们。

而针对百度指数,我们可以通过需求图谱、行业词库等工具来进行查询。

因此,一定要更加的精确,也就是精准,这也是我们建立关键词库的一个核心内容。

接下来,我们就分别从这三个方面来进一步进行分析。

根据分析的结果,我们发现其搜索量最大的关键词,是资讯类的行业词。

我们在整理这部分词的时候,一定要确保:

1具有强烈的目的性,比如:娱乐、资讯、热点、商家等。

2有一定的价值,比如:

那么,对于资讯类的关键词而言,需要注意:

1具有一定的搜索量,并且具有一定的竞争度。

2要保证:行业词库中,有一个长期的搜索指数。

2它是具有一定的商业价值,比如:婚纱摄影、律师等。

3其内容页面有一定的阅读量,或者高价值词,但是内容的撰写是非常难的。