[发明专利]一种基于相关反馈算法的交互式智能客服引擎在审
申请号: | 202010029849.7 | 申请日: | 2020-01-13 |
公开(公告)号: | CN111259120A | 公开(公告)日: | 2020-06-09 |
发明(设计)人: | 王知明;李杰 | 申请(专利权)人: | 大汉软件股份有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/9535 |
代理公司: | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人: | 刘林 |
地址: | 210000 江苏省南京市*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 相关 反馈 算法 交互式 智能 客服 引擎 | ||
本发明公开了一种基于相关反馈算法的交互式智能客服引擎,属于客服引擎技术领域,通过数据的来源、获取、挖掘及存储设计、通过自然语言处理NLP并结合搜索技术给出用户简短、精确的答案;数据的来源、获取、挖掘及存储设计包括:智能应答系统首先要有数据,数据可以来自于互联网爬取,也可以是现有的知识库,或者特定的语料库。避免网站中搜索功能给出的知识的不准确和冗余,给出用户简单精确的答案,不会存在交互式智能客服引擎回复不礼貌、不严肃的场景,对政务服务的特殊性处理的好,其中的语料或词库都是政务服务专属的数据,不会发生给出其他领域的回复的场景,使得用户想要的结果政务服务网站能够快速、精确的展示给用户。
技术领域
本发明涉及一种智能客服引擎,特别是涉及一种基于相关反馈算法的交互式智能客服引擎,属于客服引擎技术领域。
背景技术
一直以来,客服作为连接企业和客服之间联系的桥梁,其重要性不言而喻。但是,长期的发展过程中,客服行业存在普遍的痛点,例如:企业对于客服的投入成本高、客服的工作回报却很低、不利于客服工作者长期的发展;人工客服受作息时间、情绪变化、态度、能力等多种因素的影响,服务质量和时效性难以保证,因此,智能客服就逐渐替代传统的人工客服方式应用于各大企业服务中。
目前国际上的智能问答技术主要采用检索技术、知识网络、深度学习这三大技术,代表性平台是苹果的Siri、谷歌的GoogleNow和微软的Cortana。国内的智能应答技术发展较晚,这和中文的语法、语义复杂性等多种因素有关,目前主要是以人工模板和智能检索技术为主,典型代表有小i交互式智能客服引擎、百度度秘等。政府网站是信息化条件下政府密切联系人民群众的重要桥梁,是网络时代政府履行职责的重要平台,因此,经过多年的快速发展积累,人工智能等新一代技术日臻成熟,在商业网站领域得到广泛应用的同时,也促进了政府网站的发展变革。
目前,政务服务中有以下问题:
1、政务服务网站中,用户搜索想要知道的问题,往往搜索出来的不准确或者结果太多以至于用户懒得再仔细甄选。这样的用户体验不是政务服务网站建设者想要的,真正想要的肯定是将用户期望的结果精准快速的给展示出来。
2、交互式智能客服引擎回复不严肃。很多聊天交互式智能客服引擎为了表现出其学习能力的优势,将当前流行的话术、语句等用于和用户的交流回复中,因而交互式智能客服引擎学习的内容的严肃性、是否适用于政务服务、对用户的友好度等都没有考虑到。政务是一个特殊的领域,不同于其他服务,它的核心宗旨就是为人民服务,因此,交互式智能客服引擎的调侃、幽默等特性在政务服务中是不适合有的。
3、聊天交互式智能客服引擎不具有领域性,比如:普通交互式智能客服引擎回答办理护照的通用答案,而政务交互式智能客服引擎应该要能够反问提问者需要问的要素,例如地点、时间、电话号码。
发明内容
本发明的主要目的是解决现有技术中政务服务网站中用户想要的结果网站不能快速、精确的展示给用户,交互式智能客服引擎回复不严肃,聊天交互式智能客服引擎不具有领域性的问题,而提供一种基于相关反馈算法的交互式智能客服引擎。
本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到:
一种基于相关反馈算法的交互式智能客服引擎,具有如下功能:通过数据的来源、获取、挖掘及存储设计、通过自然语言处理NLP并结合搜索技术给出用户简短、精确的答案。
进一步的,数据的来源、获取、挖掘及存储设计包括:智能应答系统首先要有数据,数据可以来自于互联网爬取,也可以是现有的知识库,或者特定的语料库。
进一步的,语料库包含多种:日常用语库针对通用语言对答反馈以及实现交互式智能客服引擎的礼貌用语回复;知识库包含知识的问题、答案、分类、标签和备注针对专业业务问答对答反馈;词库包括分词、同义词和领域词。
进一步的,自然语言处理NLP属于预处理模块,用于对用户输入问题和知识库进行预处理。
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