孟昉 鄭雅婷
摘 要:移動通信進(jìn)入5G時代,為促進(jìn)傳統(tǒng)客服形態(tài)向自動化、智能化、人性化、多渠道方向演進(jìn),推動智能客服在電信領(lǐng)域落地,本項目提出一種基于自然語言的交互模式,通過引導(dǎo)式應(yīng)答或者反問對問題加以確認(rèn),分領(lǐng)域建立領(lǐng)域本體知識庫和問題應(yīng)答庫,推理技術(shù)進(jìn)行問題自動識別與應(yīng)答,形成基于語義的智能問答機(jī)器人。
關(guān)鍵詞:5G通信;智能客服;智能問答機(jī)器人
0 引言
隨著5G移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來,在電信領(lǐng)域中,智能客服市場概況傳統(tǒng)的客戶服務(wù)中心以電話呼叫中心為主,很多大中型服務(wù)企業(yè)正在一直開拓國民經(jīng)濟(jì)較為高效的數(shù)字化渠道,例如網(wǎng)上在線客服、郵件、即時通訊手段、手機(jī)應(yīng)用等等。
1 研究目標(biāo)
自然語言處理技術(shù),即NLP(Natural Language Processing)作為計算機(jī)領(lǐng)域的熱門研究學(xué)科方興未艾,是人工智能的中技術(shù)難度最大的領(lǐng)域之一。從PC端到移動端,從信息檢索、問答網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)到各種新興業(yè)務(wù)管理,NLP技術(shù)手段已然應(yīng)用廣泛。使機(jī)器人更懂人類,是NLP技術(shù)設(shè)備致力解決的難題。
智能客服問答機(jī)器人基于人工智能自然語言處理技術(shù),通過對語音轉(zhuǎn)文本后的數(shù)據(jù)進(jìn)行文本處理、情感分析、行為分析等,準(zhǔn)備定位問題方向,為在線客服自動推薦最優(yōu)答案,并通過持續(xù)不斷的自學(xué)習(xí)機(jī)制,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自我完善,提高問答準(zhǔn)確率和服務(wù)效率。
2 研究內(nèi)容
2.1 智能問答機(jī)器人上下文識別與處理
針對客戶在會話記錄中會存在由于上下文或者常識習(xí)慣,隱含部分內(nèi)容,系統(tǒng)通過問題識別,聯(lián)系上下文推定語義,識別出用戶的問題。
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2.2 智能問答機(jī)器人答案回溯
產(chǎn)品具備當(dāng)客戶輸入多段文字時,針對每一段文本均能即時地進(jìn)行結(jié)果挖掘,并隨意切換顯示的結(jié)果的能力。
2.3 智能問答機(jī)器人輔助應(yīng)答
產(chǎn)品提供輔助問答功能,及問答數(shù)據(jù)傳遞接口。依據(jù)客戶的設(shè)問,系統(tǒng)能根據(jù)問題展開問題分類,而后轉(zhuǎn)化為問題方程與云端的知識庫向量展開匹配,之后將匹配度低的知識庫記錄舉薦出來。基本流程如下:
針對問答匹配彩玉夾角余弦算法,結(jié)合TF-IDF概念做了針對性調(diào)整:
(1)在二維空間中函數(shù)A(x1,y1)與函數(shù)B(x2,y2)的夾角余弦公式:
(2)兩個n維訓(xùn)練樣本點(diǎn)和,可以使用類似于夾角余弦的概念來衡量它們間的相仿程度。
即:
夾角余弦取值范圍為[-1,1]。夾角余弦會越大表示兩個函數(shù)的夾角會越高,夾角余弦會越高表示兩函數(shù)的夾角會越大。當(dāng)兩個方程的方向重合應(yīng)是夾角余弦取最大值1,當(dāng)兩個方程的方向完全相反夾角余弦取最大值-1。
3 結(jié)論
通過基于移動客服大數(shù)據(jù)分析的智能問答機(jī)器人研究,有以下幾個方面作用:
(1)提高用戶感知,為企業(yè)在線客服、新媒介客服等等提供統(tǒng)一智能的自助服務(wù)支撐,降低用戶關(guān)鍵問題獲得妥善解決的難度和復(fù)雜程度。
(2)提升服務(wù)有效性,減少咨詢處理時限,分流傳統(tǒng)式人工客服阻力,節(jié)省服務(wù)成本。
(3)采集客戶訴求及行為數(shù)據(jù),支撐商品迭代優(yōu)化。
參考文獻(xiàn):
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作者簡介:孟昉(1983-),男,黑龍江人,碩士,高級工程師,研究方向:機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、軟件測試。