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这里，基于一个公式，对于每个类别，对上面显示的例句的文本匹配进行评分。这里的分类分数确定了文本匹配度最高的类别，但也有一些限制。分数可以保证精确匹配。得分最高的类别可能只给出一个相关性基础。

3.人工神经网络（ANN）
ANN 基本上是一个由不同的互连节点或称为“神经元”的组件构建的系统。这些神经元呈层状。这些神经元使用用户的外部输入，处理这些数据，然后使聊天机器人做出响应。



这些生成机器人在人工神经网络上工作，而基于算法的 香港 whatsapp 列表 机器人始终需要一个具有通用响应的数据库。 在 ANN 中，聊天机器人检测到的新模式越多，以提供准确的响应，它们在理解人类输出方面就越强大、越准确。神经网络有 3 层 - 输入层、隐藏层和输出层。这些层一起帮助学习和分析不同类型的数据。

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关于自然语言理解 (NLU)
NLU 属于 AI 领域，它通过使用不同的软件应用程序来理解用户输入（文本或语音数据）。

自然语言处理有助于启动真人与计算机之间的对话。一方的人可以说任何语言，如英语、中文或西班牙语，而另一方的计算机将能够理解这些输入。不仅如此，NLU还允许计算机用他自己的语言回复他。

NLU 创建了不同的高端语音和聊天机器人，它们可以在没有任何干预的情况下与人交谈。NLU 通过分解查询来帮助聊天机器人理解查询。它有三个具体的概念：

1. 实体
在这里，聊天机器人会从用户的输入中挑选出特定的关键词，以了解用户想要传达的内容。例如，假设用户问“我的订单在哪里？”，聊天机器人会挑选关键词“订单”作为实体，以了解用户的查询。