摘要：隨著科技的不斷發(fā)展，人工智能已經(jīng)逐漸應(yīng)用到人們生活的各個領(lǐng)域，其中自然語言處理（natural language processing，NLP）技術(shù)的發(fā)展尤為引人注目，其被廣泛應(yīng)用于智能客服系統(tǒng)中，極大地提升了客戶服務(wù)的效率和質(zhì)量。本文將探討自然語言處理技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用以及如何優(yōu)化其性能。

關(guān)鍵詞：自然語言處理技術(shù)；智能客服系統(tǒng)

引言

銀行、政務(wù)大廳等場所同人們的日常生活息息相關(guān)，每天都有大量的用戶前去辦理業(yè)務(wù)。對于這些場所而言，無論其線下還是線上客服系統(tǒng)，最核心的任務(wù)是準(zhǔn)確識別用戶要辦理的業(yè)務(wù)。由于業(yè)務(wù)類別往往是已知的，因此對用戶進行意圖識別這一流程可被具體化為一個文本多分類的處理過程，即輸入用戶的話語，輸出對應(yīng)的業(yè)務(wù)類別，模型需要將用戶輸入話語中包含的意圖映射到具體的業(yè)務(wù)類別上。文本分類是自然語言處理領(lǐng)域中非常重要的一項任務(wù)，其相關(guān)應(yīng)用也非常廣泛，如輿情分析、新聞分類、商品評論分析、垃圾郵件過濾等。

在某些任務(wù)場景中，收集大量數(shù)據(jù)是非常困難的，如醫(yī)療領(lǐng)域。由于醫(yī)療環(huán)境復(fù)雜且干擾因素較多，收集數(shù)據(jù)困難這一現(xiàn)象便尤為突出[1]。此外，由于醫(yī)療領(lǐng)域的特殊性，在該領(lǐng)域收集的數(shù)據(jù)樣本分布與其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)往往差別較大，因而在該領(lǐng)域?qū)τ脩暨M行意圖識別時也很難通過其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進行輔助。因此，在這種情況下，如何更高效地利用收集到的數(shù)據(jù)樣本便成為一個重要的研究課題。

1. 智能客服機器人構(gòu)建過程

這里對本文設(shè)計的智能客服機器人的具體實現(xiàn)過程進行介紹。該智能客服機器人主要包括輸入模塊、自然語言理解模塊、對話管理模塊、后臺數(shù)據(jù)存儲模塊、視覺模塊以及輸出模塊，項目整體框架基于“輸入－輸出”模式展開構(gòu)建。

1.1 輸入模塊

本文設(shè)計了兩種不同類型的智能客服機器人，對于線上版的對話機器人來說，由于用戶在網(wǎng)頁端進行操作，因此用戶僅可通過文字與機器人進行交互；對于線下智能客服機器人來說，其接收的數(shù)據(jù)信息更為多樣化，用戶可以通過話筒與機器人進行語音交互，同時機器人胸前的攝像頭也可以自動捕捉相關(guān)的視覺信息。對于線上版智能客服機器人所得到的用戶文本輸入，可將其直接送入自然語言理解模塊進行相關(guān)信息的特征提?。粚τ诰€下版智能客服機器人對于用戶語音輸入的處理，通過同科大訊飛公司進行合作，使用合作方的語音轉(zhuǎn)文字工具將用戶的語音輸入首先轉(zhuǎn)化為文本輸入，隨后將用戶的文本輸入送至自然語言理解模塊進行相關(guān)信息的提取。

1.2 自然語言理解模塊

自然語言理解（NLU）模塊在智能客服機器人中扮演著至關(guān)重要的角色，其任務(wù)是解析用戶輸入的自然語言并從中提取意圖和實體信息。這一模塊的設(shè)計與性能對整個智能客服系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和效率起著決定性作用。通常，NLU模塊采用深度學(xué)習(xí)算法來實現(xiàn)其功能。典型的算法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），以及目前備受關(guān)注的BERT等模型。這些算法的共同特點是能夠?qū)⒂脩糨斎胗成涞揭粋€高維的向量空間中，從而能夠更好地表達語義和上下文信息。具體來說，當(dāng)用戶輸入到達NLU模塊時，深度學(xué)習(xí)算法將首先對文本進行分詞，并轉(zhuǎn)換為單詞或子詞的表示。接下來，經(jīng)過一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層處理，該文本將被映射到一個向量空間中。在這個過程中，算法會試圖捕捉輸入文本的語義信息、情感色彩以及整體的上下文關(guān)聯(lián)。

關(guān)于用戶意圖和實體信息的提取，NLU模塊通過計算向量之間的距離以及利用分類或者序列標(biāo)注等技術(shù)來實現(xiàn)。例如，對于用戶提出的問題，NLU模塊需要判斷用戶的意圖是查詢信息、尋求幫助還是提出投訴，同時還需要識別出其中涉及的實體，如時間、地點、產(chǎn)品名稱等。這就需要深度學(xué)習(xí)算法在向量空間中對不同意圖和實體進行有效區(qū)分和分類[2]。此外，在NLU模塊的訓(xùn)練階段，大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)和對應(yīng)的人工標(biāo)注信息是必不可少的。這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)將幫助模型更好地理解和泛化各種類型的用戶輸入，從而提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。

綜上所述，NLU模塊在智能客服機器人中通過深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)了對用戶自然語言輸入的理解和解析，從而為后續(xù)的自動應(yīng)答、引導(dǎo)用戶或執(zhí)行任務(wù)等提供了基礎(chǔ)，是實現(xiàn)智能客服服務(wù)的關(guān)鍵組成部分。

1.3 對話管理模塊

對話管理模塊是智能客服機器人的核心組成部分之一，負(fù)責(zé)維護和管理整個對話過程。通過對用戶的輸入進行分析和理解，對話管理模塊能夠準(zhǔn)確地判斷用戶的需求和意圖，從而提供正確響應(yīng)。在自然語言理解模塊的基礎(chǔ)上，對話管理模塊進一步判斷用戶的意圖，例如查詢產(chǎn)品信息、辦理業(yè)務(wù)、投訴建議等。通過對用戶輸入的分析，對話管理模塊可以識別輸入的關(guān)鍵詞和關(guān)鍵短語，進而推斷出用戶的意圖。同時，對話管理模塊還會考慮上下文信息，以便更準(zhǔn)確地獲取用戶的需求。根據(jù)用戶的意圖和上下文信息，對話管理模塊選擇合適的對話策略來回應(yīng)用戶。不同的對話策略適用于不同的情況，例如直接回答問題、引導(dǎo)用戶提供更多的信息、轉(zhuǎn)接人工客服等。通過選擇合適的對話策略，對話管理模塊能夠更好地滿足用戶的需求，提供更加個性化和高效的服務(wù)[3]。

生成針對用戶意圖的合適回應(yīng)是對話管理模塊的重要任務(wù)之一。回應(yīng)可以是基于模板的，也可以是通過檢索知識庫或生成式模型生成的自然語言文本?；谀０宓幕貞?yīng)可以提高響應(yīng)的速度和準(zhǔn)確性，而通過檢索知識庫或生成式模型生成的回應(yīng)則可以更加靈活地適應(yīng)不同的用戶需求。除了生成合適的回應(yīng)，對話管理模塊還實時監(jiān)控對話過程中的關(guān)鍵信息。這些關(guān)鍵信息包括用戶的情緒、問題的解決進度等。通過對這些信息的監(jiān)控，對話管理模塊可以在對話過程中做出相應(yīng)的調(diào)整，以提供更加滿意的服務(wù)。例如，當(dāng)用戶表達出不滿意或者焦慮的情緒時，對話管理模塊可以采取相應(yīng)的措施來安撫用戶情緒；當(dāng)問題解決進展緩慢時，對話管理模塊可以主動提醒相關(guān)工作人員加快處理速度。除此之外，針對部分業(yè)務(wù)無關(guān)的可能對話，例如用戶與機器人的閑聊、用戶情感上產(chǎn)生了較為明顯的波動、用戶與業(yè)務(wù)無關(guān)的問題詢問等，我們也對此進行了總結(jié)，部分示例如表1所示。

在用戶輸入新的話語后，對話管理模塊也會對其中的信息進行保存，用來更新對話歷史信息。歷史信息即對應(yīng)對話中的重要信息，如用戶的身份信息、當(dāng)前業(yè)務(wù)信息、情感信息、歷史業(yè)務(wù)信息等。在對話狀態(tài)與歷史信息都更新完畢后，便可生成最終的應(yīng)答輸出。應(yīng)答生成一般分為兩種方式，根據(jù)提取預(yù)設(shè)的問答模板得到回復(fù)與通過生成式模型得到回復(fù)。對于自然語言處理領(lǐng)域來說，由于其標(biāo)準(zhǔn)回復(fù)中包含非常多的專業(yè)詞匯，且難以具備充足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此在智能客服機器人的設(shè)計中提前預(yù)設(shè)了問答模板，并將模板中涉及的相關(guān)信息槽位進行挖取，存儲至后臺數(shù)據(jù)模塊中。模型在確定當(dāng)前對話狀態(tài)后可以直接從后臺數(shù)據(jù)存儲模塊中找到對應(yīng)的回復(fù)模板，并根據(jù)歷史信息將相關(guān)的信息槽位進行補全并輸出[4]。

舉例而言，通過對話管理模塊的輸出推斷出用戶要辦理的業(yè)務(wù)，需要對用戶是否辦理該業(yè)務(wù)進行確認(rèn)，這部分的相關(guān)對話模板為“我推斷您可以辦理XX業(yè)務(wù)，請問您要辦理嗎？”此時在得到對話模板的基礎(chǔ)上便需要向其中填入對應(yīng)語義槽位的信息。語義槽位信息需要從歷史信息中進行查找，例如該對話模板需要從歷史信息中查詢，并從后臺數(shù)據(jù)庫中查詢該業(yè)務(wù)的相關(guān)定義，最終得到完整的對話回復(fù)。

2. 自然語言處理技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的優(yōu)化

2.1 優(yōu)化模型訓(xùn)練

加強數(shù)據(jù)建設(shè)，優(yōu)化模型訓(xùn)練針對客服系統(tǒng)智能客服質(zhì)量中的共情性不足的問題。在提升客服系統(tǒng)智能客服技術(shù)水平的措施中，數(shù)據(jù)建設(shè)和模型訓(xùn)練是至關(guān)重要的一項。這項措施涉及對大量客戶數(shù)據(jù)的分析和處理，以及對智能客服對話模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。一方面，數(shù)據(jù)建設(shè)是智能客服技術(shù)提升的基礎(chǔ)。客服系統(tǒng)可以通過對客戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、用戶評論數(shù)據(jù)等進行深入分析，建立客戶畫像和場景化模型，進而了解客戶的需求和痛點。通過數(shù)據(jù)建設(shè)可以提高智能客服的語義理解和推薦能力，讓智能客服更加貼近客戶需求，提升服務(wù)質(zhì)量。另一方面，模型訓(xùn)練是智能客服技術(shù)提升的重要手段[5]。客服系統(tǒng)可以通過對話模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，提高智能客服的自然語言處理能力和答案準(zhǔn)確率。例如，可以通過對話樣本的增加和優(yōu)化，提高對話模型的覆蓋率和準(zhǔn)確性。此外，也可以引入深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，進一步提升對話模型的自適應(yīng)能力和遷移能力，從而讓智能客服更好地服務(wù)于不同類型的客戶需求。

在實際實施過程中，數(shù)據(jù)建設(shè)和模型訓(xùn)練需要關(guān)注以下幾個方面。首先，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和安全性需要得到保障，避免因為數(shù)據(jù)質(zhì)量問題導(dǎo)致智能客服的錯誤和誤導(dǎo)。其次，模型訓(xùn)練需要結(jié)合實際場景和客戶需求，避免模型過度擬合或者過度簡化的情況。最后，模型訓(xùn)練還需要考慮實時性和效率性，以適應(yīng)快速變化的市場需求。

綜上所述，數(shù)據(jù)建設(shè)和模型訓(xùn)練是提升智能客服技術(shù)水平的重要手段，需要不斷加強對數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練的研究和投入，以提高智能客服的服務(wù)質(zhì)量和效率，從而更好地滿足客戶需求。

2.2 完善數(shù)據(jù)圖功能

數(shù)據(jù)圖功能有待優(yōu)化。數(shù)據(jù)圖功能指的是軟件或工具提供的能夠?qū)?shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)并進行分析的功能。通過數(shù)據(jù)圖功能，用戶可以根據(jù)所處理的數(shù)據(jù)生成各種類型的圖表、圖形以及其他形式的可視化呈現(xiàn)，從而更直觀地理解數(shù)據(jù)的特征、趨勢和關(guān)聯(lián)。這種功能可以幫助用戶更容易地分析數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)模式，并且能有效地與他人分享數(shù)據(jù)分析結(jié)果。常見的數(shù)據(jù)圖功能包括折線圖、柱狀圖、餅圖、散點圖等，以及與這些圖表相關(guān)聯(lián)的交互功能，例如縮放、篩選和動態(tài)更新等。目前，我國在自然語言處理領(lǐng)域數(shù)據(jù)圖功能應(yīng)用相對較少。未來，本文研究內(nèi)容計劃引入更多智能化和高效的功能。例如，可以在不同服務(wù)之間實現(xiàn)數(shù)據(jù)寫入，構(gòu)建基于營銷和配電系統(tǒng)的數(shù)據(jù)圖。這樣就可以連接各部門的服務(wù)信息，明確展示服務(wù)流程，實現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)分析。這不僅使數(shù)據(jù)圖成為問答系統(tǒng)的有益補充，還使其在多個行業(yè)中發(fā)揮了重要作用。

結(jié)語

自然語言處理（NLP）技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用與優(yōu)化已經(jīng)取得了顯著的成果。隨著科技的不斷發(fā)展和人工智能技術(shù)的日益成熟，NLP技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用將更加廣泛。本文對自然語言處理技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用與優(yōu)化進行了探討，并對未來發(fā)展趨勢進行了展望。總之，自然語言處理技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用與優(yōu)化前景廣闊，值得進一步研究和探索。

參考文獻：

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作者簡介：包永紅，本科，研究方向：軟件技術(shù)、人工智能。

基金項目：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)教育教學(xué)改革研究項目——基于知識圖譜的程序設(shè)計課程群學(xué)習(xí)平臺構(gòu)建研究（編號：ZYXY202004）。