智能客服知识库的技术构成
客服知识库是一套通过一定知识规则对知识进行高度结构化管理的系统,我们从前端可见的客服知识库内容和后台不可见的程序技术两部分来了解知识库的核心组成。
一、技术构成
客服知识库背后有一套复杂的算法来指导整个工作过程,为了便于理解,我们主要介绍自然语言处理技术(NLP)、置信度指标和机器学习三个核心技术概念。
1、自然语言处理技术:自然语言处理技术指的是让计算机理解人类自然语言的一项技术,知识库可以通过句法分析、自动分词、词性标注等技术将自然文字语言进行拆解分析,转换成计算机可以读懂的“语言”,使知识本身具有一定意义,这对知识库理解访客语言来说是至关重要的。
2、置信度指标:置信度指标是知识库算法提供的一个核心指标,知识库中的每项内容都有一个隐含的数据属性,那就是置信度,或者叫有效度,可信、重要程度,通过这个指标知识库中的每个知识就不再像普通的客观信息一样随机,每个数据都通过这个指标变得“确定”。
3、机器学习:机器学习是计算机模拟人进行学习、获取知识的一项技术,这项技术对知识库的优化来说十分重要。
二、内容构成
1、问答知识:问答知识是客服知识库的主要部分,一问一答形式的知识主要用于访客问题回复,当客户输入问题时,知识库通过自然语言处理实现对问题的匹配,然后输出对应答案。
2、词库:词库存放的主要是相似词、无意义词和专有名词,这些词的存在都是为了促进知识库对问题的“理解”。由于技术发展的限制,计算机对自然语言的理解还有较大限制,这时候词汇有一定辅助作用:相似词的意义是一样的,无意义词不用理会,专有名词代表固定意义,不能将专有名词拆成两部分理解。词库通过对特定部分的限定,减少知识库分析工作量,减少出错的可能性。
3、流程知识:流程知识指的是机器人办理固定业务如查询天气、充值话费时,可能经过的步骤点以及各步骤点之间的顺序、判断关系。通过这些流程知识机器人“知道”了办理一项业务的固定流程,一旦知识库识别到用户办理业务的意图,接下来的流程就会按这套流程知识的逻辑往下走。
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