自然語言處理應用

AI台鐵智能查票專題

自然語言處理在專題中的應用

1. 文本理解

處理使用者輸入的自然語言查詢：

  • 語意分析
  • 意圖識別
  • 實體提取
  • 上下文理解

2. 查詢處理

將自然語言轉換為結構化查詢：

  • 時間表達解析
  • 地點名稱識別
  • 條件提取
  • 查詢優化

3. 回應生成

生成自然、易懂的回應：

  • 自然語言生成
  • 多輪對話管理
  • 上下文相關回應
  • 個性化表達

4. 錯誤處理

處理各種語言相關問題：

  • 輸入糾錯
  • 模糊查詢處理
  • 同義詞識別
  • 歧義消除

5. 系統整合

與其他技術的協同工作：

  • 與 GPT-4 模型整合
  • 支援 RAG 系統
  • 向量資料庫查詢
  • 即時資訊整合
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