Knowledge-based виртуальные ассистенты способны обращаться в корпоративные источники данных для извлечения требуемой информации. Ценность таких ассистентов в том, что они предоставляют актуальную и полную информацию в различных отраслях (банковская, ритейл, страхование, нефтегазовая) В презентации будет рассмотрен опыт создания виртуального ассистента, который использует графовую базу Neo4j для хранения знаний о пациенте и онтологии болезней, извлеченных из документов. Документы содержат информацию о течении болезни, характеристиках и областях проявления. Будет рассмотрен процесс сбора и разметки данных, обучения модели на keras для извлечения именованных сущностей и интеграции с чат-бот платформой IBM на python.
Презентация доклада:
Запись выступления:
