智能客服方案及技术架构PPT演示课件.pptx
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1、,智能客服 聊天机器人,1,问题解决型,实现技术,解决方案,架构及开发流程,2,问题解决型机器人,3,问题解决型机器人,存在的目的是为了帮用户解决具体问题, 例如:售前咨询、售后报修、订机票、酒店、餐厅座位等等,需要提供给用户自己都不知道的信息-知识库,1.理解用户问题,知道用户在问什么,2.将用户的问题转化为对知识库的查询,4,问题理解,查询知识库,构建知识库查询,结合上下文,5,聊天机器人解决方案,6,自然语言处理、文本挖掘、知识图谱,7,知识库中存储的是一对对的“问题-答案”对(QA Pair)。这些Pair可以是人工构建的,源于客户系统或者旧有知识库的,也可以是从互联网上爬取下来的。当
2、用户输入问题后,将其和知识库现有的标准问题进行一一比对,寻找与用户问题最相近的标准问题,然后将该问题组对的答案返回给用户。,用户问题-标准问题-答案,解决方案一,8,用户问题-标准问题的匹配方法可以是关键词匹配(包括正则表达式匹配);也可以是先将用户问题和标准问题都转化为向量,再计算两者之间的距离(余弦距离、欧氏距离、交叉熵、Jaccard距离等),找到距离最近且距离值低于预设阈值的那个标准问题,作为查找结果。 但关键字匹配覆盖面太小。距离计算的话,在实践中比对出来的最近距离的两句话,可能在语义上毫无关联,甚至满拧(比如一个比另一个多了一个否定词),“关键词”,9,解决方案二,知识库中存储的不
3、是问题-答案对,而仅存储答案(文档)。 当接收到用户问题后,直接拿问题去和知识库中的一篇篇文档比对,找到在内容上关联最紧密的那篇,作为答案返回给用户。,用户问题-答案,10,解决方案三,从用户的问题当中识别出用户的意图,并抽取这个意图针对的实体。 相应的,知识库内存储的知识,除了包含知识内容本身之外,还应该在结构上能够表示知识之间的关联关系。 在提取了意图和实体后,构造出对知识库的查询(Query),实施查询,得出结果后生成回答,回复给用户。,用户问题-语义理解-知识库查询-查询结果生成答案,11,聊天机器人实现技术,12,语义理解NLU,意图识别,实体抽取,用来识别用户所提问题的意图,也就是
4、用户希望做一件什么事,用于提取用户对话中所提供的和意图相关的参数(实体),例如时间、地点等,13,Case1:有粉色的手机壳吗? 意图:商品推荐;实体:商品类型-手机,商品颜色-粉色 。 Case2:00183号商品快递到伊犁邮费多少? 意图:查询邮费;实体:目的地-伊犁,商品Id-00183。 Case3:02465号商品有保修吗?意图:保修查询;实体:商品Id-02465。,举个例子,小明是一家小淘宝店主,他要为自己的淘宝店开发一款客服机器人,主要回答和商品属性(品牌、价格、邮费、售后等)相关的问题。,Case2:00183号商品快递到伊犁邮费多少? 意图:商品查询;实体:目的地-伊犁,商
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