孟昉 鄭雅婷

摘 要：移動通信進入5G時代，為促進傳統(tǒng)客服形態(tài)向自動化、智能化、人性化、多渠道方向演進，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，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)進行問題自動識別與應(yīng)答，形成基于語義的智能問答機器人。

關(guān)鍵詞：5G通信;智能客服;智能問答機器人

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、手機應(yīng)用等等。

1 研究目標

自然語言處理技術(shù)，即NLP（Natural Language Processing）作為計算機領(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)進行文本處理、情感分析、行為分析等，準備定位問題方向，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)機制，實現(xiàn)系統(tǒng)的自我完善，提高問答準確率和服務(wù)效率。

2 研究內(nèi)容

2.1 智能問答機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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辦理58元4G上網(wǎng)套餐，請點擊鏈接http：//gd.10086.cn/XXX，憑服務(wù)密碼辦理，或可本機發(fā)送KTSW58到10086。成功辦理，全球通下個月1日生效，動感地帶和神州行下個月結(jié)日生效。

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58元4G上網(wǎng)套餐國內(nèi)接聽免費，含國內(nèi)撥打國內(nèi)電話50分鐘，超出0.19元/分鐘;含國內(nèi)2/3/4G網(wǎng)絡(luò)流量200M、12個月國內(nèi)4G網(wǎng)絡(luò)流量300M（產(chǎn)生4G流量后2/3/4G網(wǎng)絡(luò)均適用），超流量按0.29元/M，費用達到50元自動贈送827M流量（2/3/4G網(wǎng)絡(luò)），當贈送流量用完重復(fù)上述收費及流量贈送規(guī)則。

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2.2 智能問答機器人答案回溯

產(chǎn)品具備當客戶輸入多段文字時，針對每一段文本均能即時地進行結(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。當兩個方程的方向重合應(yīng)是夾角余弦取最大值1，當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：

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[5]Lim，Hyun G，Suh，et al.Robust robot knowledge instantiation for intelligent service robots[J].Intelligent Service Robotics，2010，3（02）：115-123.

作者簡介：孟昉（1983-），男，黑龍江人，碩士，高級工程師，研究方向：機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、軟件測試。