金郁 張建坤 范海華 施衛(wèi)國(guó) 浙江省嘉興市公安局經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)（國(guó)際商務(wù)區(qū)）分局

引言

公安服務(wù)與群眾生活息息相關(guān)，隨著公安“放管服”改革持續(xù)深化，便民新舉措不斷落地落實(shí)，使得群眾滿意度不斷提升。便民服務(wù)的提升，不僅依賴機(jī)制的改革，更加依賴蓬勃發(fā)展的新技術(shù)，正是新型技術(shù)的不斷引入，使得便民服務(wù)的革新存在新的可能。

人機(jī)對(duì)話技術(shù)是近年來(lái)人工智能技術(shù)的熱點(diǎn)之一，其可以讓機(jī)器理解人類語(yǔ)言并和人自由對(duì)話[1]，這與公安便民服務(wù)的大量場(chǎng)景匹配度非常高。但是傳統(tǒng)人機(jī)對(duì)話平臺(tái)存在交互呆板和程式化問(wèn)題，極度影響群眾使用體驗(yàn)。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文利用新一代人機(jī)對(duì)話技術(shù)，以突出的多輪對(duì)話能力、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練對(duì)話模型帶來(lái)的快速冷啟動(dòng)、低成本知識(shí)構(gòu)建、自訓(xùn)練的語(yǔ)義模型等技術(shù)優(yōu)勢(shì)，借助在公安便民服務(wù)豐富場(chǎng)景下積累的領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)和應(yīng)用，創(chuàng)新探索新型智能便民服務(wù)模式，進(jìn)一步提高為民辦事的成效力度，降低警務(wù)人員工作強(qiáng)度，為公安“放管服”改革的持續(xù)深化提供相關(guān)參考。

一、傳統(tǒng)人機(jī)對(duì)話技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

人機(jī)對(duì)話技術(shù)一直以來(lái)被認(rèn)為是人工智能領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)。國(guó)內(nèi)外較多專家學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了相關(guān)深度研究。如XU J在2020年研究了開(kāi)放領(lǐng)域中多回合對(duì)話策略的學(xué)習(xí)框架問(wèn)題，LI R在2018年發(fā)表的論文中創(chuàng)新性采用人工標(biāo)注構(gòu)建出真實(shí)的對(duì)話推薦數(shù)據(jù)，使得人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)可提供建議等[2]。然而遺憾的是，傳統(tǒng)的人機(jī)對(duì)話平臺(tái)大部分只能局限特定場(chǎng)景，很難適應(yīng)復(fù)雜多變的公安便民服務(wù)需求?？偨Y(jié)來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)人機(jī)對(duì)話技術(shù)的技術(shù)難點(diǎn)主要集中在如下幾個(gè)方面：

（一）知識(shí)構(gòu)建的成本高

要讓機(jī)器聽(tīng)懂并理解人所說(shuō)的話，那前提是機(jī)器要像人一樣預(yù)先具備大量的知識(shí)，這些知識(shí)也需要是結(jié)構(gòu)化的[3]。這里的結(jié)構(gòu)化知識(shí)主要包括兩類：以特定目標(biāo)為中心的對(duì)話流程知識(shí)和知識(shí)圖譜。要構(gòu)建圍繞給定場(chǎng)景的較完備的對(duì)話邏輯流程（動(dòng)態(tài)知識(shí)）預(yù)計(jì)需要花費(fèi)1～2周的人力，構(gòu)建給定場(chǎng)景的Schema和知識(shí)圖譜（靜態(tài)知識(shí)）預(yù)計(jì)需要2周左右的人力，因此知識(shí)構(gòu)建的成本是非常高的。

（二）機(jī)器人優(yōu)化周期長(zhǎng)

機(jī)器人從啟動(dòng)到符合上線標(biāo)準(zhǔn)需要進(jìn)行多批次的優(yōu)化打磨，每一批次都需要收集真實(shí)情況下的對(duì)話數(shù)據(jù)、標(biāo)注數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、調(diào)試模型、測(cè)試對(duì)話效果、分析問(wèn)題背后的原因，然后再進(jìn)行下一輪次的優(yōu)化，前后預(yù)計(jì)需要2～3月；類似的，知識(shí)圖譜問(wèn)答效果迭代優(yōu)化需要2周。

（三）從成熟場(chǎng)景遷移到小樣本新場(chǎng)景的對(duì)話體驗(yàn)差

機(jī)器人在成熟場(chǎng)景下由于有較多的真實(shí)對(duì)話數(shù)據(jù)可供加工和利用，對(duì)話體驗(yàn)是可以不斷優(yōu)化的。但遷移到小樣本和新場(chǎng)景后的對(duì)話體驗(yàn)就有非常明顯的效果下降。比如目前電商的在線機(jī)器人、快遞電話機(jī)器人等運(yùn)用都不錯(cuò)，但在公安便民服務(wù)小場(chǎng)景下，傳統(tǒng)的機(jī)器人會(huì)出現(xiàn)較差的對(duì)話體驗(yàn)[4]。

二、新一代人機(jī)對(duì)話技術(shù)平臺(tái)

鑒于上文所述技術(shù)難點(diǎn)，新一代人機(jī)對(duì)話技術(shù)平臺(tái)主要從如下三個(gè)層面進(jìn)行突破：

（1）從知識(shí)層面，采用結(jié)構(gòu)化知識(shí)的半自動(dòng)構(gòu)建技術(shù)，降低知識(shí)構(gòu)建的成本；

（2）從對(duì)話模型層面，融入知識(shí)的預(yù)訓(xùn)練對(duì)話模型，從而縮短機(jī)器人從啟動(dòng)到符合上線標(biāo)準(zhǔn)的優(yōu)化周期；

（3）從對(duì)話引擎層面，采用具備拓展和增強(qiáng)對(duì)話能力的引擎，使其具備不斷學(xué)習(xí)演進(jìn)能力。

新一代人機(jī)對(duì)話技術(shù)平臺(tái)技術(shù)框架的其核心主要是5層（如圖1所示）：數(shù)據(jù)層、知識(shí)層、預(yù)訓(xùn)練對(duì)話問(wèn)答模型層、引擎層、平臺(tái)層。其中核心3層，分別為知識(shí)層提供可擴(kuò)展性的知識(shí)圖譜構(gòu)建；預(yù)訓(xùn)練對(duì)話問(wèn)答模型層包括預(yù)訓(xùn)練對(duì)話模型、預(yù)訓(xùn)練圖譜問(wèn)答模（KGBert）、預(yù)訓(xùn)練表格問(wèn)答模型（TableBert）；引擎層包括Dialog Studio多輪對(duì)話引擎、KBQA圖譜問(wèn)答引擎、TableQA表格問(wèn)答引擎、FAQ問(wèn)答引擎、MRC機(jī)器閱讀引擎。

國(guó)1 平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)國(guó)

（一）知識(shí)層

知識(shí)來(lái)源主要分為兩類，一類是人人對(duì)話日志，另一類是工作文檔。相對(duì)應(yīng)的知識(shí)構(gòu)建也分兩個(gè)方面，一方面是基于人人對(duì)話日志的對(duì)話流進(jìn)行構(gòu)建，從傳統(tǒng)的手工配置升級(jí)為自動(dòng)挖掘意圖，從人工標(biāo)注變成自動(dòng)的挖掘和半自動(dòng)標(biāo)注；另一方面是基于文檔的知識(shí)圖譜構(gòu)建。文檔本身就具備一定的結(jié)構(gòu)化信息，做了結(jié)構(gòu)化后可以讓問(wèn)答更加精準(zhǔn)。圍繞基于文檔的知識(shí)圖譜構(gòu)建，筆者采用半結(jié)構(gòu)化長(zhǎng)文檔的預(yù)訓(xùn)練文檔模型、基于文檔的粗粒度三元組抽取、針對(duì)文本的細(xì)粒度三元組抽取，設(shè)計(jì)了一套可擴(kuò)展性的知識(shí)圖譜構(gòu)建方案，如圖2所示。

圖2 可拓展性的知識(shí)圖滑構(gòu)建

（1）文檔預(yù)訓(xùn)練模型，將文檔表示分為物理結(jié)構(gòu)、邏輯結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義結(jié)構(gòu)三個(gè)層次，使用百萬(wàn)級(jí)的無(wú)標(biāo)文檔數(shù)據(jù)，基于其文本語(yǔ)義、版面信息、視覺(jué)特征來(lái)構(gòu)建自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，使得模型能夠更好地理解文檔語(yǔ)義和結(jié)構(gòu)信息；

（2）粗粒度三元組抽取，通過(guò)輸入整篇文檔的物理組件的有序序列，再將其物理組件如標(biāo)題、正文識(shí)別出來(lái)，再根據(jù)這些信息生成文檔樹(shù)，最終根據(jù)一些簡(jiǎn)單的規(guī)則即可得到文檔的所有粗粒度三元組；

（3）細(xì)粒度三元組抽取，基于雙線性三維稀疏、損失函數(shù)等技術(shù)的細(xì)粒度三元組知識(shí)抽取，降低了模型復(fù)雜性，提高了魯棒性。

（二）預(yù)訓(xùn)練對(duì)話問(wèn)答模型層

設(shè)計(jì)了半監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的方式來(lái)解決對(duì)話策略的建模難題，將對(duì)話動(dòng)作預(yù)測(cè)任務(wù)改造成半監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，并設(shè)計(jì)出預(yù)訓(xùn)練模型。

（1）對(duì)于理解能力，采用回復(fù)選擇作為預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)，即給定對(duì)話上下文和候選回復(fù)處進(jìn)行二分類判決是否是正確的回復(fù)；

（2）對(duì)于生成能力，則使用常見(jiàn)的回復(fù)生成目標(biāo)，即給定對(duì)話上下文生成正確回復(fù)語(yǔ)句；

（3）對(duì)于策略部分，采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)中十分高效的一致性正則方法來(lái)建模對(duì)話動(dòng)作。

最終對(duì)于模型的預(yù)訓(xùn)練，筆者將整個(gè)模型的理解、策略、生成目標(biāo)加在一起進(jìn)行優(yōu)化，整體提升對(duì)話策略的建模效率。

（三）引擎層

主要包括針對(duì)流程型知識(shí)的對(duì)話引擎，針對(duì)表格知識(shí)的問(wèn)答引擎，針對(duì)知識(shí)圖譜的圖譜問(wèn)答引擎等。其中，表格問(wèn)答通過(guò)將自然語(yǔ)言直接轉(zhuǎn)換為SQL查詢語(yǔ)言，允許用戶使用自然語(yǔ)言與表格知識(shí)直接交互，從而拓展了對(duì)話機(jī)器人的能力邊界。針對(duì)表格的表格問(wèn)答引擎，主要開(kāi)拓并打造了從單輪到多輪的問(wèn)答和從單表到多表的問(wèn)答能力。

（1）關(guān)于多輪的表格問(wèn)答，筆者提出了一種基于動(dòng)態(tài)上下文模式圖的框架，刻畫(huà)多輪場(chǎng)景下的自然語(yǔ)言和表格之間復(fù)雜的語(yǔ)義鏈接關(guān)系。

（2）多表的問(wèn)答，筆者利用句法關(guān)系建模了自然語(yǔ)言問(wèn)題內(nèi)部的關(guān)系，在句法距離的度量下，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的關(guān)系將被拉近，從而生成正確的SQL。

三、公安便民服務(wù)場(chǎng)景探索與實(shí)踐

（一）便民服務(wù)業(yè)務(wù)分析

經(jīng)過(guò)大量調(diào)研和分析，對(duì)人機(jī)對(duì)話技術(shù)有較大需求的便民服務(wù)場(chǎng)景包括如下兩個(gè)方面；

1. 便民熱線場(chǎng)景

當(dāng)前較多地區(qū)熱線服務(wù)電話分散，基層公安缺少統(tǒng)一的呼叫中心坐席人員支持，熱線服務(wù)電話一般直接轉(zhuǎn)給了窗口服務(wù)的警務(wù)人員，一方面給窗口警務(wù)人員帶來(lái)了更大的壓力，另一方面群眾在非工作時(shí)間段的咨詢不能有效的承接。

2. 疫情流調(diào)場(chǎng)景

近年來(lái)隨著疫情常態(tài)化，各地公安民警都需要做好疫情的防范和控制。當(dāng)疫情突發(fā)時(shí)，需要進(jìn)行大量的流調(diào)來(lái)對(duì)相關(guān)人員進(jìn)行摸排。然而常規(guī)流調(diào)的方式主要基于人工電話來(lái)實(shí)現(xiàn)，一方面耗費(fèi)大量寶貴的人力資源，另一方面在在時(shí)效方面無(wú)法保障快速的摸排需求。

（二）場(chǎng)景技術(shù)融合路徑

根據(jù)上文所述便民服務(wù)場(chǎng)景的聚焦，結(jié)合新一代人機(jī)對(duì)話技術(shù)平臺(tái)，確定如下三條技術(shù)融合路徑，即警務(wù)智能在線機(jī)器人、警務(wù)智能熱線導(dǎo)航機(jī)器人和警務(wù)智能外呼機(jī)器人。

1. 警務(wù)智能在線機(jī)器人

智能在線機(jī)器人基于NLP和AI技術(shù)提供智能在線對(duì)話能力，可集成到網(wǎng)站、APP、小程序/微信/微博等渠道中，支持7x24小時(shí)提供智能在線服務(wù)，實(shí)現(xiàn)在線問(wèn)答、在線智能導(dǎo)服、業(yè)務(wù)知識(shí)庫(kù)等能力，如圖3所示。

圖3 警務(wù)在線機(jī)器人業(yè)務(wù)邏輯圖

2. 警務(wù)智能熱線導(dǎo)航機(jī)器人

在熱線電話人工受理方面，需考慮智能語(yǔ)音交互功能。通過(guò)自助語(yǔ)音導(dǎo)航能力，分流一部分人工坐席的壓力。

研究基于語(yǔ)音的人機(jī)交互應(yīng)用，開(kāi)發(fā)警務(wù)智能熱線導(dǎo)航機(jī)器人，如圖4所示，當(dāng)群眾電話呼入后，通過(guò)系統(tǒng)中的語(yǔ)音引導(dǎo)，以自由說(shuō)的方式提交咨詢要求，如群眾提問(wèn)“我身份證丟失了怎們辦？”，機(jī)器人可識(shí)別理解用戶表達(dá)的語(yǔ)義并作為正確的語(yǔ)音引導(dǎo)。

圖4 警務(wù)智能熱線導(dǎo)航機(jī)器人業(yè)務(wù)邏輯圖

在出入境、戶籍、交警等方面，熱線導(dǎo)航機(jī)器人可將各個(gè)熱線座機(jī)的統(tǒng)一集成，由機(jī)器人提供智能化的服務(wù)指引及問(wèn)題解答，同時(shí)也能支持將機(jī)器人無(wú)法解答的問(wèn)題轉(zhuǎn)接到對(duì)應(yīng)的窗口警務(wù)服務(wù)人員。在方便群眾快速咨詢問(wèn)題的同時(shí)，也可以有效幫助減輕窗口警務(wù)服務(wù)人員的工作壓力。

3. 警務(wù)智能外呼機(jī)器人

警務(wù)智能外呼機(jī)器人具備自動(dòng)呼出能力的智能語(yǔ)音能力，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)方需求，在指定時(shí)間范圍內(nèi)，對(duì)指定的用戶發(fā)起主動(dòng)電話外呼任務(wù)。在外呼過(guò)程中，結(jié)合運(yùn)用ASR、TTS語(yǔ)音引擎和機(jī)器人NLP能力，能夠?qū)崿F(xiàn)包含疫情流調(diào)、反詐預(yù)警、滿意度調(diào)研回訪等在內(nèi)的各種復(fù)雜場(chǎng)景的外呼智能問(wèn)答任務(wù)，同時(shí)還需支持將外呼過(guò)程中收集的信息和數(shù)據(jù)回流到工單或者其他應(yīng)用系統(tǒng)，形成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和日志。該機(jī)器人可以在應(yīng)急時(shí)快速增加同時(shí)外呼的并發(fā)路數(shù)，從而進(jìn)一步提升疫情流調(diào)的摸排效率，如圖5所示。

圖5 警務(wù)智能外呼機(jī)器人業(yè)務(wù)邏輯圖

（三）部署要點(diǎn)

在網(wǎng)絡(luò)承載方面，考慮到公安應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)的敏感性等，該系統(tǒng)建議在公安信息網(wǎng)內(nèi)進(jìn)行部署。

在部署資源設(shè)計(jì)方面，資源需要在滿足日常使用的基礎(chǔ)上，預(yù)留一定的資源支撐疫情防控等高峰場(chǎng)景使用需求。

在業(yè)務(wù)擴(kuò)展方面，系統(tǒng)需要能支持一定的擴(kuò)展性，在后續(xù)業(yè)務(wù)量增加時(shí)進(jìn)行擴(kuò)展；

在業(yè)務(wù)打通方面，系統(tǒng)需要與公安信息網(wǎng)內(nèi)其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)之前具備打通的條件，實(shí)現(xiàn)外呼自動(dòng)觸發(fā)等場(chǎng)景的連通。

（四）某地實(shí)踐案例

在某地實(shí)踐中，基于上文的技術(shù)路徑，根據(jù)各個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用訴求進(jìn)行統(tǒng)一的平臺(tái)規(guī)劃，以新一代人機(jī)對(duì)話技術(shù)構(gòu)建公安便民服務(wù)場(chǎng)景中警務(wù)智能在線機(jī)器人、警務(wù)熱線導(dǎo)航機(jī)器人、警務(wù)智能外呼機(jī)器人，并以支付寶、微信小程序的形式作為面向群眾、企業(yè)、警民的用戶界面，實(shí)現(xiàn)智能化在線辦事、警務(wù)熱線導(dǎo)航、電話熱線服務(wù)以及在防疫、群眾滿意度等場(chǎng)景下的智能外呼等需求。

本節(jié)重點(diǎn)闡述各模塊分階段落地實(shí)施設(shè)計(jì)。

（1）建設(shè)警務(wù)智能外呼平臺(tái)，并先后落地實(shí)現(xiàn)了引導(dǎo)申報(bào)外呼、實(shí)名申報(bào)外呼、滿意度回訪外呼、出警通知外呼、反詐通知外呼和疫情調(diào)研外呼等。實(shí)現(xiàn)了常用外呼通知業(yè)務(wù)的自動(dòng)化和智能化，以及疫情調(diào)研類應(yīng)急外呼能力的搭建，并溝通了應(yīng)急智能外呼能力的擴(kuò)展機(jī)制。

（2）落地警務(wù)智能在線機(jī)器人以及智能知識(shí)庫(kù)。智能知識(shí)庫(kù)主要是為滿足智能在線機(jī)器人的知識(shí)管理需求，而搭建的一整套半自動(dòng)知識(shí)構(gòu)建、知識(shí)錄入、知識(shí)編輯、知識(shí)運(yùn)營(yíng)的系統(tǒng)，能夠幫助業(yè)務(wù)人員實(shí)現(xiàn)高效的知識(shí)管理和知識(shí)運(yùn)營(yíng)。知識(shí)庫(kù)中涵蓋戶籍類、出入境、流動(dòng)人口、治安、小程序申報(bào)、法律咨詢等數(shù)百條公安政務(wù)知識(shí)，以及大量通用政務(wù)知識(shí)來(lái)滿足群眾日常咨詢需求。智能在線機(jī)器人的前端是基于H5技術(shù)搭建的頁(yè)面，如圖6所示，可以方便的集成到網(wǎng)站、APP、小程序等渠道中，通過(guò)流程引導(dǎo)提供對(duì)于戶籍類、出入境、流動(dòng)人口、治安、小程序申報(bào)、法律咨詢等公安政務(wù)知識(shí)的智能服務(wù)，用戶可以通過(guò)直接點(diǎn)擊圖標(biāo)按照分類查找自己想要咨詢的問(wèn)題，或者直接通過(guò)文字和語(yǔ)音的方式向機(jī)器人進(jìn)行咨詢。機(jī)器人會(huì)理解用戶輸入的問(wèn)題，并給出解答，對(duì)于答案部分還能支持語(yǔ)音播報(bào)。

圖6 警務(wù)智能在線機(jī)器人對(duì)外服務(wù)界面

（3）建設(shè)警務(wù)智能熱線導(dǎo)航機(jī)器人，一方面實(shí)現(xiàn)多個(gè)派出所出入境、戶籍等多個(gè)服務(wù)大廳電話號(hào)碼的統(tǒng)一，實(shí)現(xiàn)一號(hào)通辦，方便群眾記錄，同時(shí)基于智能導(dǎo)航機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了對(duì)常見(jiàn)業(yè)務(wù)的智能咨詢支持，目前建設(shè)覆蓋的業(yè)務(wù)場(chǎng)景主要包括治安、戶籍、出入境、流動(dòng)人口幾大場(chǎng)景。

該地通過(guò)上文所述的分布建設(shè)模式，有效的構(gòu)建了基于新一代人機(jī)對(duì)話技術(shù)的公安便民服務(wù)平臺(tái)，實(shí)踐成效如下：

（1）大幅降低疫情流調(diào)等場(chǎng)景下警務(wù)人員的人工資源消耗量；

（2）通過(guò)智能導(dǎo)航機(jī)器人和辦事窗口警務(wù)服務(wù)人員的有效協(xié)同，實(shí)現(xiàn)群眾咨詢100%響應(yīng)或接聽(tīng)，服務(wù)好評(píng)率95%以上；

（3）真正實(shí)現(xiàn)了7×24小時(shí)不間斷提供熱線、在線等多渠道智能服務(wù)能力；

（4）提升服務(wù)效率，降低行政成本，節(jié)約辦公成本，更有效引導(dǎo)群眾“掌上辦”“網(wǎng)上辦”，實(shí)現(xiàn)公安政務(wù)服務(wù)全方位提升群眾辦事獲得感和滿意度。

四、結(jié)語(yǔ)

本研究將下一代人機(jī)對(duì)話技術(shù)應(yīng)用于公安便民服務(wù)場(chǎng)景中，通過(guò)對(duì)警務(wù)智能在線機(jī)器人、警務(wù)智能熱線導(dǎo)航機(jī)器人、警務(wù)智能外呼機(jī)器人三種技術(shù)路徑的探索，構(gòu)建出體系化的公安便民服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了新一代人機(jī)對(duì)話技術(shù)在公安工作中的真正落地，提升了公安便民服務(wù)的智能化和在線化水平，切實(shí)為基層民警工作減負(fù)提供了有效的技術(shù)支撐。

在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，人機(jī)對(duì)話會(huì)逐步從受限場(chǎng)景拓展到半開(kāi)放場(chǎng)景，從單模態(tài)升級(jí)到“語(yǔ)音+語(yǔ)言+視覺(jué)+情感融合”的多模態(tài)，對(duì)話能力從預(yù)定義跨越到具備一定終身學(xué)習(xí)的對(duì)話機(jī)器人[5]。筆者將繼續(xù)研究其與反電信詐騙、案件偵辦等場(chǎng)景高效結(jié)合，進(jìn)一步提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)基層工作的賦能力度。