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淺談智能客服機器人的工作原理

?人工智能技術【《人工智能技術》系統(tǒng)介紹了人工智能技術的基本理論和應用技術。】的不斷發(fā)展與應用，機器人越來越多的服務場景應用落地，人機交互將成為人工智能新時代的常態(tài)。對于客服企業(yè)來說，無論是電話銷售還是客服中心，智能客服機器人不僅可以幫助企業(yè)降低人力成本，還能大幅度地提升工作效率，是客服人員的最佳幫手。智能客服機器人的原理是預先準備大量客戶服務相關信息的問題和答案并建立機器人知識庫，當客服機器人接收到用戶提出的問題后，再通過自然語言處理【自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。】技術和算法模型理解用戶所表達的意思，然后找出與此問題匹配的答案并發(fā)送給用戶。在完成這一輪問答交互之后，機器人通過自主學習技術對問答過程進行深度學習【深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。】，達到自動擴充知識庫內容，可以提高下一次回答的準確率。所以，智能客服機器人的工作原理主要包括知識庫建設、語義理解、問答匹配和機器人深度學習這四個部分。一、客服機器人建設知識庫采集問答、搭建知識庫是實現(xiàn)智能客服機器人的基礎，知識庫中存儲的問答信息越多、涉及的知識面越廣，那么客服機器人能回答的問題也就越多，用戶的解決率就越高。客服機器人問答知識庫的問答采集可以通過手動添加錄入問題和答案，也可以直接導入每個行業(yè)的問答信息，還可以用接口調用的方式接入外部行業(yè)相關信息。無論是手動添加的問答還是批量導入的問答，都需要對問句（標準問句）做相似問法的擴充，一般一個標準問句需要添加數(shù)十句相似句，才能讓客服機器人正常使用。二、機器人對語義理解在智能客服機器人之前，客服系統(tǒng)中往往有一個功能叫做“自動回復”，其原理是利用關鍵詞匹配的方式來回答，然而同一個關鍵詞在不同句子中的意思可能完全不一樣，所以會導致經常出現(xiàn)答非所問的情況，回答準確率自然比較低，也不智能。智能客服機器人使用自然語言處理技術和深度網絡神經算法模型，通過整句話的結構和內容來理解用戶的意思，了解其語句所表達的真正含義。客服機器人利用計算機算法中規(guī)則和統(tǒng)計相結合的方法，對句子進行詞干提取、詞性還原、分詞、詞性標注、命名實體識別、詞性消歧、句法分析、篇章分析等操作，模擬人的大腦來理解這句話的意思及整個交流場景（語境）。三、客服機器人匹配問答在智能客服機器人正確理解用戶用提出的問題之后，接下來的操作就是從建設好的知識庫中選擇最匹配的問題和答案。傳統(tǒng)的LIKE語言查詢，準確率比較低，不適合自然語言查詢。全文檢索引擎掃描問答庫中每一條記錄并分詞建立索引，索引記錄了詞在每一條問答記錄中出現(xiàn)的位置和次數(shù)。在機器人系統(tǒng)收到用戶的問題之后，會找到問題對應的答案，首先會對比問答記錄，再分別計算這些問答記錄與訪客問題的相似度，選擇相似度最高的答案進行回復。四、客服機器人自主深度學習深度學習的概念源于人工神經網絡【人工神經網絡（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智能領域興起的研究熱點。】的研究，是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。深度學習建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，通過模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)。智能客服機器人利用深度學習技術，可以使智能機器人通過與用戶互動和互聯(lián)網數(shù)據(jù)挖掘自動開展學習，完善自身的知識數(shù)據(jù)，并且隨著時間的推移，智能客服的將會變得越來越強大和智能。智能客服機器人主要結合了自然語言處理、深度學習、神經網絡等技術對問答功能做出了優(yōu)化，大大提高的回答準確率。在一些高客單價、強轉化需求的場景下，智能客服機器人的表現(xiàn)還不能達到預期效果；但是在常規(guī)的售前咨詢、售后服務中，智能客服機器人目前是能夠幫助人工客服處理80%及以上的問題。

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