Répondre aux requêtes des étudiants avec un agent conversationnel à mémoire supervisée
Résumé
Nous présentons l'agent conversationnel (neuronal) qui a été développé à l'Université Lyon 1 pour répondre aux questions des candidats au Master Data Science. Basé sur une architecture Seq2Seq [3] combinée avec une mémoire supervisée, l'agent est capable d'identifier l'intention de l'utilisateur et d'encoder les informations pertinentes des échanges passés afin de produire une réponse personnalisée. Un générateur de dialogue a permis de constituer une base d'entraînement de 7500 dialogues synthétiques pour l'apprentissage des paramètres du modèle. L'agent conversationnel a été déployé et est accessible en ligne à l'adresse suivante : http://chatbotinfo.univ-lyon1.fr/.
Domaines
Informatique [cs]Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
---|