[发明专利]一种包含要素提取的机器人客服方法及系统

说明书

本发明涉及一种包含要素提取的机器人客服方法及系统，根据预先分类后的FAQ知识点对接收到的任务型知识点的用户提问进行要素提取；根据提取的要素进行机器人精确回答。本发明在利用自然语言处理和深度学习技术识别用户咨询意图的同时，收集用户问句中提到的要素，并综合要素信息给用户返回更加精准的答案。

技术领域

本发明涉及一种机器人客服技术，具体涉及一种包含要素提取的机器人客服方法及系统。

背景技术

现有的机器人客采用计算机对客服场景中的用户提问进行判断，并提供相应的回答从而减少客服场景中的人工坐席参与，目的在于减少客服中的人工成本。目前的机器人客服多采用对用户的每一个问句进行一个相应的回答，而这个回答的内容一般为预设好的标准回答。这些标准回答是针对FAQ(Frequently Asked Questions，经常问到的问题)设计的。

机器人客服不限于上述即时通讯形式的渠道，在电话客服和视频客服等渠道形式中，采用音视频编码、解码、语音合成、动画合成等技术，可以应用机器人客服。机器人客服一般做法是采用一问一答的方式。

1，首先对FAQ库建索引，设置FAQ的标准问题及其答案内容。例如对如下FAQ库的Question和Answer经过分词处理，建文本索引，如：

Q：忘记密码怎么办？

A：选择右上角的“…”-支付管理-忘记支付密码-选择银行卡-根据提示填写相关信息-重新设置密码即可。

2，在遇到用户提问的时候，机器人对用户问句进行理解，然后检索得到 FAQ并打分排序，最终将匹配最接近用户问句的FAQ，并将答案返回给用户。

其中返回给用户的答案可以分为两类：

第一类采用静态文本内容，通常用于通用性的客服咨询；

第二类需要进行动态函数调用，查询业务数据库后给用户返回结果，通常用于用户信息查询、自助操作、导购场景等。

由于现有的客服机器人采用用户问句与FAQ匹配的方式，仅支持问句语义与FAQ之间的单维度检索匹配，而无法识别用户在问句中提到的要素条件，因此在某些场景下返回给用户的答案不够精准。

例1：

在查询账单场景中，用户问“我上个月在上海花了多少钱”，其中用户提供了两个要素条件：时间＝“上个月”，地点＝“上海”；而目前的客服机器人仅能回复通用的当期信用卡账单，无法根据用户的要素条件进行精确回复。

例2：

在订机票场景中，用户问“给我订一张到深圳的机票”，其中用户提供了一个要素条件：目的地＝“深圳”；而目前的客服机器人仅能回复通用的文本答案，引导用户前往订票链接，并且订票链接中的目的地仍然为默认地址“上海”而非用户提供的目的地条件“深圳”。

亟需一种在某些场景下返回给用户的答案精准的客服机器人。

发明内容

针对现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种包含要素提取的机器人客服方法及系统，本发明在利用自然语言处理和深度学习技术识别用户咨询意图的同时，收集用户问句中提到的要素，并综合要素信息给用户返回更加精准的答案。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

本发明提供一种包含要素提取的机器人客服方法，其改进之处在于：

根据预先分类后的知识点对接收到的任务型知识点的用户提问进行要素提取；

根据提取的要素进行机器人精确回答。