nodejs https://ertim.inalco.fr/ fr Développement d’un chatbot pour la relation client en domaine de spécialité https://ertim.inalco.fr/node/608 <span class="field field--name-title field--type-string field--label-hidden">Développement d’un chatbot pour la relation client en domaine de spécialité</span> <span class="field field--name-uid field--type-entity-reference field--label-hidden"><span>Anonyme (non vérifié)</span></span> <span class="field field--name-created field--type-created field--label-hidden">ven 06/11/2020 - 00:00</span> <div class="field field--name-field-auteur field--type-string field--label-above"> <div class="field__label">Auteur</div> <div class="field__item">Abdenour Bareche</div> </div> <div class="field field--name-field-annee field--type-integer field--label-above"> <div class="field__label">Année</div> <div class="field__item">2018</div> </div> <div class="field field--name-field-abstract field--type-string-long field--label-above"> <div class="field__label">Résumé</div> <div class="field__item">La création d’un système de dialogue prend en compte en premier lieu le domaine d’application. Il existe des systèmes qui sont conçus pour traiter un domaine ouvert (généraliste), d’autres pour traiter un domaine fermé (spécialisé). Nous trouvons plusieurs termes qui représentent les systèmes de dialogue, parmi eux, l’agent conversationnel, l’assistant intelligent ou le chatbot. Le point commun entre ces termes est l’interaction entre l’homme et la machine en langage naturel. Nous présentons dans ce mémoire la méthode que nous avons mis en place pour créer le prototype d’une application de chatbot à domaine fermé pour l’entreprise Yves-Rocher. Le rôle de ce chatbot est d’aider les clients à chercher des soins et des produits cosmétiques. Nous avons utilisé la plateforme Dialogflow de Google pour créer notre agent qui gère les conversations. Nous avons créé une application en nodejs qui gère la recherche des produits. Cependant, la base de données des produits que nous avons utilisée pour implémenter notre agent, ne contient pas de synonymes ou de variations de termes pour chaque produit. Pour cela, nous avons créé une méthode pour simplifier et générer des termes pour chaque produit afin d’enrichir notre base de données.</div> </div> <div class="field field--name-field-tags field--type-entity-reference field--label-above"> <div class="field__label">Mots-clés</div> <div class="field__items"> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2435" hreflang="fr">chatbot</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2451" hreflang="fr">système de dialogue</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2452" hreflang="fr">dialogflow</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2453" hreflang="fr">nodejs</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/1778" hreflang="fr">extraction de termes</a></div> </div> </div> Thu, 05 Nov 2020 23:00:00 +0000 Anonyme 608 at https://ertim.inalco.fr