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        基于微信平臺的景區(qū)導(dǎo)游客服機器人開發(fā)

        2018-04-25 10:40:51石和平劉亞萍
        關(guān)鍵詞:客服開發(fā)者導(dǎo)游

        石和平,劉亞萍

        (廣西大學(xué) 商學(xué)院,廣西 南寧 530003)

        微信是當(dāng)前最為方便快捷的即時信息交互軟件之一.微信有很多功能,如發(fā)送信息、圖片、語音、紅包、位置,通過微信空間查看信息以及微信公眾號等.某種程度上微信就像一個大百科全書,同時又是一個媒體發(fā)布平臺.微信強大的功能深得人們喜愛,除不擅操作的人群外,微信幾乎是所有個人手機的必備工具軟件.

        為進一步提升信息服務(wù)能力,滿足人們“觸手可及”的應(yīng)用需求,微信還進一步推出了微信小程序,幫助人們定制屬于自己的專業(yè)化信息服務(wù)平臺.微信小程序不需要下載安裝,通過掃一掃或搜一下即可打開應(yīng)用,應(yīng)用退出后,系統(tǒng)會立即釋放內(nèi)存.相比于傳統(tǒng)的軟件app,微信小程序具有明顯的優(yōu)勢.

        企業(yè)、政府、媒體、其他組織或個人開發(fā)者均可申請注冊小程序[1].微信小程序與訂閱號、服務(wù)號、企業(yè)號并行的信息服務(wù)體系受到了普遍歡迎.僅半年左右的時間,已經(jīng)出現(xiàn)了一大批小程序應(yīng)用,并快速滲透到衣食住行等很多領(lǐng)域.

        鑒于微信小程序的迅猛發(fā)展和應(yīng)用普及率[2-3],本研究嘗試將微信小程序引入旅游客服領(lǐng)域.旅游客服一直是業(yè)內(nèi)的一大難題,游客數(shù)量的季節(jié)性波動巨大.旺季和黃金假日,游客人數(shù)暴增,景區(qū)人滿為患,旅游客服和導(dǎo)游資源極度匱乏,難以應(yīng)對復(fù)雜而巨大的客服咨詢和救助需求.而在淡季,景區(qū)內(nèi)常常游客稀少,客服和導(dǎo)游處于歇業(yè)狀態(tài),不得不臨時轉(zhuǎn)向其他行業(yè)謀生.把微信小程序引入旅游領(lǐng)域,打造可替代人工的智能化旅游客服機器人,為游客提供快捷方便的導(dǎo)游咨詢及景區(qū)救助服務(wù)等,對于旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要意義.

        1 導(dǎo)游客服方案

        導(dǎo)游客服機器人方案如圖1所示.

        圖1 導(dǎo)游客服機器人方案

        當(dāng)游客進入景區(qū)時,可通過手機微信掃描位于景區(qū)入口處的二維碼,即可直接接入景區(qū)導(dǎo)游機器人微信客服平臺.

        通過微信客服平臺,游客可以看到當(dāng)前自身在景區(qū)地圖中的定位.這一點對游客尤為重要,特別是當(dāng)景區(qū)比較大,路線復(fù)雜的時候,如果游客需要救助,可直接將當(dāng)前自身所處的位置發(fā)送給救助平臺.當(dāng)微信平臺取得游客當(dāng)前位置后,可進一步地為游客提供附近景區(qū)的語音講解以及全景展示,對于游客感興趣的對象,還可以通過VR游園模式,借助虛擬現(xiàn)實技術(shù)與該對象進行一定程度的娛樂互動,比如可以在VR環(huán)境里搬起千斤巨石,也可以拿起寶劍刺向虛擬的“秦王”,以了卻荊軻的遺憾等等.

        此外,微信客服機器人平臺還可以提供大量的咨詢服務(wù),以及機器人在線咨詢服務(wù),實時地對游客有關(guān)景區(qū)事物的各種問題進行“不厭其煩”的解答.

        除機器人自動導(dǎo)游客服外,微信平臺還設(shè)置有人工方式的微信緊急救助通道,該通道僅限緊急求助使用,對于非求助性質(zhì)的問題可不予回答.

        上述方案中,景區(qū)的咨詢和導(dǎo)游等工作可全部通過在線機器人客服完成,人工服務(wù)僅限緊急救助模式,可大大減少景區(qū)客服和導(dǎo)游人員數(shù)量.而且,由于采用了在線機器人客服,服務(wù)質(zhì)量也有望大幅提升,并可提供不間斷服務(wù).

        2 微信交互平臺

        圖2是景區(qū)導(dǎo)游客服機器人的人機交互界面.打開微信小程序后,顯示小程序首頁面,內(nèi)容包括小程序名稱、功能、版本,以及底部操作選擇.小程序共有4個操作選項,分別對應(yīng)底部的4個圖標,當(dāng)打開某個圖標時,該圖標將由灰色圖標變成高亮彩色圖標,同時對應(yīng)的功能頁面也會被打開.

        圖2 景區(qū)旅游客服機器人人機交互界面

        除首界面功能圖標外,景區(qū)導(dǎo)游客服機器人的功能圖標還包括地圖定位、旅游資訊,以及客服救助等3個功能圖標.

        3 開發(fā)流程

        微信小程序開發(fā)相對簡單,其開發(fā)工作主要包括網(wǎng)上開發(fā)管理和離線應(yīng)用項目開發(fā)二個部分.項目開發(fā)需要首先在微信公眾平臺(mp.weixin.qq.com)上注冊賬戶,注冊時可選定小程序注冊,注冊成功后登錄即可進行開發(fā)管理等相關(guān)工作.圖3是登錄之后的開發(fā)管理界面,界面的左側(cè)為開發(fā)管理的類別欄目,主要包括首頁、開發(fā)管理、用戶身份、數(shù)據(jù)分析、模板消息、客服消息、附近的小程序、運維中心、推廣和設(shè)置等.對開發(fā)者來說,比較重要的是開發(fā)管理和設(shè)置兩個類別中的內(nèi)容.設(shè)置欄目中的內(nèi)容主要包括基本設(shè)置、開發(fā)設(shè)置、第三方授權(quán)管理和開發(fā)者工具,在基本設(shè)置中,需要確定小程序的頭像、介紹、主體信息、服務(wù)類目、隱私設(shè)置等,并可修改密碼.為了能夠進行離線應(yīng)用項目開發(fā),需要確保微信公眾帳號成為開發(fā)者,并獲得開發(fā)者ID授權(quán),而該授權(quán)序列號是進行離線開發(fā)的重要憑證.

        圖3 開發(fā)管理界面

        完成網(wǎng)上設(shè)置后,可以進入開發(fā)者社區(qū)下載離線開發(fā)工具軟件wechat_web_devtools安裝文件,微信公眾平臺目前提供windows 64、windows 32、mac三個版本的開發(fā)工具,開發(fā)者可視情況下載安裝.

        打開開發(fā)者工具,點擊添加項目,在新的界面中填寫小程序“appID”、項目名稱“景區(qū)導(dǎo)游客服機器人”,并選定項目目錄,即可建立本文的導(dǎo)游客服機器人項目,并進入如圖4所示的開發(fā)環(huán)境.

        圖4 小程序開發(fā)環(huán)境

        開發(fā)環(huán)境左側(cè)是小程序應(yīng)用項目開發(fā)相關(guān)的幾個主要功能,分別是編輯、調(diào)試、項目,以及編譯、后臺和緩存等.在編輯功能中,可以對新建應(yīng)用項目的程序代碼進行添加和修改;編輯修改過程中,可以通過調(diào)試功能對程序代碼進行測試以發(fā)現(xiàn)并修正代碼錯誤.

        開發(fā)環(huán)境還提供模擬器功能,模擬器是微信小程序在客戶端的真實表現(xiàn),由于所編即所見,所見即所得,所以該功能對于項目開發(fā)具有特別價值.編輯過程中,開發(fā)者可視情況通過主界面上方的“界面”菜單確定是顯示還是隱藏模擬器,以及相應(yīng)的目錄樹.

        當(dāng)導(dǎo)游客服機器人項目開發(fā)工作完成后,可點擊主界面左側(cè)的“項目”,然后將本項目的代碼上傳(或者刪除).

        完成項目代碼上傳后,還需要打開微信公眾平臺,通過網(wǎng)上開發(fā)管理界面中的“開發(fā)管理”功能將上傳的代碼提交審核,提交審核時,需要在小程序的配置功能頁面中填入功能頁面(小程序的主界面)、標題、所在服務(wù)類目和標簽等.如果審核通過,可進一步提交發(fā)布,完成微信小程序的全部開發(fā)工作.

        4 算法模型

        微信導(dǎo)游客服機器人最為核心的技術(shù)在于在線客服交流功能.該功能涉及自然語言理解及構(gòu)詞成句回復(fù)等.傳統(tǒng)的自然語言理解多采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計分類方法,該類方法雖然能夠建立語言理解模型,但是時間代價較大,同等指標情況下,算法系統(tǒng)資源占有率較高.為了改善其效率,擬將一種超快速學(xué)習(xí)算法ELM(extreme learning machine,極限學(xué)習(xí)機)引入到自然語言理解的算法建模中.

        ELM從單隱層反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(single hidden feedback network,SLFN)發(fā)展而來,在結(jié)構(gòu)上與SLFN類似,包括輸入層、輸出層和一個隱含層,但是在運算方法上與普通的SLFN存在較大差異,其結(jié)構(gòu)[4]如圖5所示.

        圖5 ELM結(jié)構(gòu)

        對于1個具有n個輸入節(jié)點、m個輸出節(jié)點和l個隱含層節(jié)點的ELM網(wǎng)絡(luò),假設(shè)有N個不同的樣本(xi,ti),則具有l(wèi)個隱含層神經(jīng)元的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5],可記為

        (1)

        式中:wi是連接第i個隱含神經(jīng)元與輸入節(jié)點之間的權(quán)重向量,βi是連接第i個隱含神經(jīng)元與輸出節(jié)點之間的權(quán)重向量,bi是第i個隱含層節(jié)點的閾值,oj是模型輸出,g(x)是激勵函數(shù).

        (2)

        定義隱含層輸出矩陣

        (3)

        并令,β=[β1,…,βl]T和T=[t1,…,tN]T,當(dāng)激勵函數(shù)無限可微,H矩陣的廣義逆總是存在,可得

        β=H+T.

        (4)

        上式表明,對于N個任意不同的樣本,如果激勵函數(shù)無限可微,任意指定隱含層輸入向量和偏置向量,無需經(jīng)歷反復(fù)迭代過程,隱含層輸出向量可通過式(4)一次求得,大大提高了運算效率[6].

        客服聊天問答中,相同的意思可以有多種不同的文字表達方式,ELM算法可以將這些意思相同而表達不同的文本語言進行歸類整理.歸類后,機器人將能夠?qū)崿F(xiàn)對游客問題對快速和精準的理解.為此,可由計算機隨機生成一些文本語句,并交由計算機通過ELM算法進行歸類,工作人員可通過交互模式對嚴重非法語句進行剔除,并對歸類結(jié)果進行表決,如果滿意,則予以確認,如果不滿意則否決.依此循環(huán),直至構(gòu)建一個相對龐大的自然語言庫,以此作為聊天機器人實現(xiàn)語言理解的依據(jù).

        為使得機器人的聊天回答具有一定的不確定性,又符合語法規(guī)則,即便對于相同的問題,其回答也應(yīng)該能夠有所差異.在自然語言生成過程中,可由計算機依據(jù)一定的權(quán)重規(guī)則,依據(jù)其理解的問題從關(guān)鍵詞庫中自行取詞然后構(gòu)詞成句,然后以文本形式回復(fù)給游客.

        實際應(yīng)用中,為便于客服軟件更好地理解游客意圖,也可以采用程序化的菜單選擇性語言.這樣的設(shè)計可以實現(xiàn)精準的客服回答,但是不足之處在于,同樣的問題的答案永遠相同,用戶會真切地感受到所面對的是一臺冰冷的機器而不是一個“人”.模糊化的客服問答雖然有時候答案有點可笑,但這樣的偶一為之的錯誤有時候倒也不失趣味性,常常能夠平添很多樂趣.

        此外,由于手機資源有限,且導(dǎo)游客服可限定在特定的區(qū)域,功能開發(fā)中宜對客服關(guān)鍵詞進行精煉減小詞庫,以盡可能縮短響應(yīng)時間,提升客服效果.

        5 結(jié)語

        圍繞景區(qū)導(dǎo)游服務(wù),利用微信公眾平臺的微信小程序功能,開發(fā)了景區(qū)導(dǎo)游客服機器人應(yīng)用項目,可為特定的景區(qū)提供個性化的在線導(dǎo)游客服服務(wù).景區(qū)導(dǎo)游機器人可以為游客提供旅游資訊服務(wù)、實時的在線客服救助服務(wù),緩解旅游高峰時節(jié)的導(dǎo)游客服壓力,并可大大改善用戶體驗,降低企業(yè)客服運營成本.目前只是微信小程序在旅游客服方面的應(yīng)用嘗試,所實現(xiàn)的也只是部分功能,還有很多工作需要進一步完善.除上述功能外,未來還可考慮進一步提供景區(qū)天氣、空氣質(zhì)量、紫外線指數(shù)預(yù)報、外語導(dǎo)服等功能.

        參考文獻:

        [1] 羅錦莉.微信小程序正式上線[J].金融科技時代,2017(2):86.

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        [3] 張海龍.基于微信小程序的火警報警接警系統(tǒng)設(shè)計[J].武警學(xué)院學(xué)報,2017,33(6):23-26.

        [4] HUANG G B,ZHU Q Y,SIEW C K.Extreme learning machine:a new learning scheme of feedforward neural networks[C]// IEEE International Joint Conference on Neural Networks,2004.Proceedings.IEEE,2005(2):985-990.

        [5] HUANG G B,ZHU Q Y,SIEW C K.Extreme learning machine:theory and applications[J].Neurocomputing,2006,70(1-3):489-501.

        [6] HUANG G B,ZHOU H,DING X,et al.Extreme learning machine for regression and multiclass classification[J].IEEE Transactions on Systems Man & Cybernetics Part B,2012,42(2):513.

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