AI智能問答機器人（ai智能問答機器人軟件）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于AI智能問答機器人的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、什么是智能客服系統(tǒng)？AI客服的優(yōu)勢在哪里？

• 2、騰訊算法高級研究員陳松堅：智能問答技術及其應用

• 3、如何和自動聊天機器人聊天？

• 4、人工智能電話機器人話術怎么做？

一、什么是智能客服系統(tǒng)？AI客服的優(yōu)勢在哪里？

關于智能客服，360百科給出如下定義：

智能客服系統(tǒng)是在大規(guī)模知識處理基礎上發(fā)展起來的一項面向行業(yè)應用的，適用大規(guī)模知識處理、自然語言理解、知識管理、自動 問答系統(tǒng) 、推理等等技術行業(yè)，智能客服不僅為企業(yè)提供了細粒度知識管理技術，還為企業(yè)與海量用戶之間的溝通建立了一種基于自然語言的快捷有效的技術手段；同時還能夠為企業(yè)提供精細化管理所需的統(tǒng)計分析信息。

這一長段專業(yè)化的語言說下來，估計非行業(yè)人士都被說蒙了。

在大多數人的認知里，智能客服就是打開網頁客服彈出來的千篇一律的機器人，回答問題從來不在點上，讓人惱火，所以大多數人的選擇是直接跳過，轉人工客服。

在此說明，智能客服=AI客服+傳統(tǒng)客服（在線客服+工單客服+呼叫中心），這里的AI客服指的是AI在客服系統(tǒng)的能力。上面說到的機器人問答只能是它的冰山一角，而且是之前的，現(xiàn)在已經做的好很多了。

我們來簡單說一下AI客服，這里我們不提智能客服的全渠道接入、一體化的整合、大數據分析、開放性與定制化，我們只聊AI方面的。小能的AI客服有三大特性；

1、垂直場景的業(yè)務滲透與交互能力；

2、全流程的人機協(xié)同的能力；

3、訓練師平臺帶來的知識庫構建能力。

1、垂直場景的業(yè)務滲透與交互能力

對于行業(yè)大量重復的訪客咨詢，傳統(tǒng)的機器服務就是簡單問答，智能場景則可以很好的解決這個問題。拿電商行業(yè)來說，可以將訪客和企業(yè)業(yè)務的數據進行關聯(lián)，智能、精準的對訪客進行優(yōu)惠活動咨詢、商品推薦、退換貨處理、售后，以及營銷等問題的處理

小能客服采用了超媒體+智能代理的模式，利用AI可以實現(xiàn)80%高頻業(yè)務的自動辦理，交互形式也非常智能，超級炫酷，有效提高企業(yè)的形象。

2、全流程的人機協(xié)同的能力

AI客服會滲透到客服的各個環(huán)節(jié)，利用AI的能力來優(yōu)化業(yè)務，輔助人工，或產生功能的革新。

一個完整的客服系統(tǒng)，其流程是從客戶從多渠道進入開始，客戶先是被識別出來，然后進入分配系統(tǒng)，根據預制的或動態(tài)的分配機制分配到相應的客服組，然后再根據優(yōu)先級的不同或插入相應的隊列，或直接進線，進入咨詢對話過程，咨詢結束后離開。

在這一過程中，AI首先能夠給予大數據智能識別出客服的身份，然后進行動態(tài)分配，然后輔助人工進行業(yè)務處理，這個過程的智能輔助、實時質檢監(jiān)控 智能營銷等智能功能不但能大大提高客服工作效率，還能提高服務單滿意度，提高訂單轉化率。

舉個例子來說明：

某個電商網站的老顧客張先生，因為經常買東西，AI客服就能夠根據他以往的消費記錄及活躍度指標識別為高等級的顧客，所以無需排隊可以直接進線。在張先生進入在線客服時，對話框內就會彈出“嗨，張先生，好久不見“，如果是通過電話的方式打進來，AI客服也能在聽到他聲音的時候，利用語音識別技術識別出，并語音回復同樣的內容。

客服在與張先生聊天的過程中，AI會依據談話的內容啟動上下文識別、語義分析來自動搜索出相關內容，供客服選擇回復，這對于業(yè)務量大或新客服來說，是非常好的解決方案。并且，在談話過程中，AI還能根據情緒識別、關鍵字及行為來實時質檢，如果客服態(tài)度不好或者回復的內容有問題，就會實時給出提醒，問題嚴重的話將會攔截客服的回復，避免給客戶造成不好的影響。

3、訓練師平臺帶來的強知識庫構建能力

      智能客服離不開知識庫的配置，很多企業(yè)因為沒有專業(yè)的人才，在知識庫的構建過程沒有辦法做到與業(yè)務的有機融合，導致問題解決率不高。在后期的知識庫不斷填充過程還會越來越冗余，導致我響應速度變慢。

      小能的訓練師平臺可以做到利用AI的能力自動對知識庫進行清洗、對業(yè)務問題進行分析與聚類，找出核心熱點問題。還能夠利用機器深度學習來自動對知識庫進行梳理，刪除冗余的寂靜詞，增加熱點位置問題的回復?？蛻暨€可以直接購買小能的訓練師平臺+訓練師服務，幫助企業(yè)建立一套完善的數據里，同時為企業(yè)培訓訓練師人才。                                                                                                                                                                                                                                              

其他

AI客服只是開始，未來會更加注重擬人化與營銷方向的研究,做到全服務過程的無機器感知，提高用戶體驗。通過大數據及其他功能來提高AI的營銷能力，為企業(yè)的銷售轉化率做出更多貢獻。

二、騰訊算法高級研究員陳松堅：智能問答技術及其應用

隨著人工智能的飛速發(fā)展以及廣泛落地應用，越來越多的設備將會被植入智能問答技術，人機交互場景隨處可見，智能問答在未來將會成為一個非常重要的入口。

騰訊小知憑借著業(yè)界領先的智能AI引擎算法和海量大數據倉庫，已將智能問答技術落地實施，并且經過大量的業(yè)務考驗和優(yōu)化，知識點匹配度和準確率都已達到90%以上，在2018 年 GITC 全球互聯(lián)網技術大會上，騰訊小知榮獲年度互聯(lián)網最具價值產品獎。

騰訊小知算法負責人陳松堅也在會場發(fā)表了關于智能問答技術原理及其在To B場景下的應用的專題演講，從自己的角度為我們展現(xiàn)智能問答技術的最新成果。

他首先從智能問答是什么，為什么和怎么做的三個問題出發(fā)，闡明了他對當前智能問答技術的定位和價值，首先，現(xiàn)階段的智能問答是信息檢索技術的升級，是量變而未達到質變。但是無論在To B還是To C的場景下，當前的技術都能夠切實解決一些用戶的痛點，提升用戶體驗，是亟待推進和充滿想象的方向。

在回答怎么做這個問題時，他詳細介紹了幾種不同的問答機器人的實現(xiàn)路徑，包括單輪問答機器人，多輪問答機器人及閱讀理解機器人。其中重點闡述了單輪問答機器人的實現(xiàn)原理，包括字面匹配，詞向量匹配，深度語義匹配，遷移學習等技術。

此后他還分享了小知團隊將上述技術產品化的經驗，包括智能客服機器人和電話機器人兩大塊，主要分享了當前產品的形態(tài)，亮點和實際項目中取得的一些成果。

最后，他簡單總結了小知目前完成的工作以及就智能問答的發(fā)展提出了自己的幾點看法。

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以下是演講稿全文：

各位下午好，很高興今天能在這里給大家做分享報告。先介紹一下，我們騰訊小知是致力于為政府和各行業(yè)提供一攬子智能問答解決方案的團隊，目前已經落地的包括基于文本的智能客服機器人和基于語音的電話機器人等。

在大多數人的認知里，智能問答很可能是以上的3個印象，2011年打敗了人類取得問答競賽冠軍的waston;2017年被沙特授予公民身份的機器人sofia;更為大家熟知的鋼鐵俠中的機器人管家jarvis。在大家心目中，智能就意味著能夠像真人一樣交流。然而作為從業(yè)者，很遺憾地告訴大家，目前的技術還遠沒有達到這個目標，我認為本質上目前的智能問答技術是對信息檢索技術的一次升級，是量變而未到質變。這個皇冠上的明珠還等待我們去摘取。

既然問答技術還不成熟，那為什么還要投身到這個領域呢。我想從To B和To C兩個角度去回答。對企業(yè)來講，當前的問答技術雖然無法解答復雜的咨詢，但是大部分的簡單的頭部問題是可以比較好的解答的。從本輪AI大潮NLP賽道的幾名種子選手都從智能客服這個方向切入就可以看出企業(yè)是確實存在對智能問答的剛性需求。而對普通用戶來講，一方面siri等語音助手每天都在為用戶提供便捷的交互界面，另一方面像amazon echo這一類的智能家居產品也逐步進入千家萬戶，成為物聯(lián)網生態(tài)的中心入口之一，這便是智能問答的價值所在。

那如何實現(xiàn)智能問答機器人呢?我們先來看最基本的單輪問答機器人的實現(xiàn)原理。

熟悉搜索引擎的朋友會發(fā)現(xiàn)這個架構跟搜索引擎的很類似。單輪問答一般來說就是FAQ問答，是基于業(yè)務問答對組成的問答庫進行檢索匹配。其中FAQ問題集包含多個相似問法供用戶問題去匹配。預處理階段一般會進行文本糾錯，標準化和底層NLP特征提取;召回階段會在倒排索引中召回若干個候選問題(粗排)，而最后的匹配階段會基于各種模型進行匹配打分并返回得分最高的結果(精排)。匹配階段還會引入其他模塊，如知識圖譜和拒識模型，目的是輔助提升匹配的最終準確率。

retrieval中的匹配可以看做是naive solution，詞袋+VSM, 篩選候選夠用了，但是精排需要更精致的策略，第一，要利用監(jiān)督信息做擬合，我們構建基于問題對的訓練語料，擬合是否匹配這個二分類目標。第二，特征上拋棄稀疏的詞袋模型，而是構造各種相似度來做base scorer，然后利用非線性的抗噪能力強的xgboost來做融合，比如我們用到詞bigram, 字bigram, 核心詞，名詞等特征集合的相似度。這種方法的優(yōu)缺點是一體的，由于模型只學習字面相似的特征，因此不受領域影響，通用性強，適合用在冷啟動階段;但也因為只考慮字面相似，無法處理更深層的語義匹配。

那如何度量語義的相似呢。詞向量技術的興起是語義匹配的前提，所謂詞向量，是將孤立的傳統(tǒng)的token表示映射到相互關聯(lián)的向量空間中，這種關聯(lián)性，或者說是相似性，是通過詞語的上下文的來描述的。也就是說，上下文越相似的詞語，他們的語義就越相似，詞向量的歐式距離就越近。這是很容易理解的，更妙的是，通過對向量進行簡單加減運算，能夠呈現(xiàn)出概念的關系，比如king-man+woman的結果非常接近于queen, 因此說明詞向量能夠一定程度刻畫語義。那對句子如何做向量表示呢?一個簡單的想法是直接求和平均，WMD是另一個比較有意思且有效的做法，他將計算句子到句子的相似度建模成一個運輸的問題，把句子p的各個詞，運輸到q的各個詞上，也可以說是變換;運輸成本是詞向量的cosine相似度，而要運輸的是各個詞在句子中的權重，用線性規(guī)劃求解一個最優(yōu)解，即為p到q的距離。另外還有個有效的方法是SIF，思路是做詞向量加權求和，但是突顯出句子中非通用的部分，即權重用詞頻倒數來計算權重，實驗效果也很不錯。

上面的方法有一個問題就是沒有利用有監(jiān)督信息，所以效果有明顯的天花板。下面介紹這個工作是基于深層網絡做有監(jiān)督學習的匹配的，做法也比較簡單，首先把句子文本用one-hot編碼，假如詞典大小是500K，那編碼完長度就是500K維，其實等于是詞袋模型，然后輸入到一個多層的神經網絡去學習，最終得到一個128維的向量作為句子的語義表示，然后用cosine計算兩個句子與文檔的相似度作為模型輸出。這個方法其實是將高維稀疏的token特征映射到低維語義空間，跟詞向量的思路很類似，只不過訓練目標不同，并且這里使用了深層網絡結構。

但是CNN對上下文的處理能力依賴于窗口大小，遠距離就沒辦法處理了，因此要考慮另一種網絡單元RNN，這種單元是專門為時序模型量身打造的，簡單來說，每一時刻t上的隱藏狀態(tài)，或者說第t個詞上的語義編碼，都由兩個輸入共同決定，即上一時刻的隱藏狀態(tài)和當前時刻的原始輸入，而為了解決遠距離傳遞導致的梯度消失和梯度爆炸等問題，RNN有一些變種結構來應對，比如 LSTM和GRU等。

CNN和RNN都是對原始輸入進行語義編碼的基本單元，編碼后的向量就可以接入多層感知機進行相似度計算，如果是直接計算cosine相似度，那就是dssm的升級版，而更常見的做法是把兩個句子的編碼向量拼接在一起，再經過一個多層感知機計算相似度，而這種方法統(tǒng)稱為表達式建模;

另一種方案考慮到兩個句子之間的交互信息對學習他們是否匹配顯然更為重要，這一類方案被稱為交互式建模，右邊是一個典型的例子，他最大的不同是首先對兩個句子的所有窗口組合進行拼接和卷積，得到交互信息。然后再進行多次卷積和池化得到表示。其他的交互方式還包括編碼之后，進行交互操作，如作差，點乘等，還有計算attention表示，也是常見的交互方式。

下面介紹我們的方案，跟上面介紹的模型相比，我們的方案主要做了兩處改動，一個是使用了稠密連接的網絡結構，讓rnn層的輸入和輸出拼接在一起做為下一層的輸入，第二個是混合注意力機制，即在計算attention向量進行交互式建模的基礎上，增加self-attention向量計算，然后把兩個attention向量經過門機制進行融合，這樣做一方面引入了問句間的交互信息，同時又增強了對自身的表達建模。

上面的模型是比較復雜的模型，參數量有5.8M。在實際中應用中訓練語料會嚴重不足，為了解決這個問題，我們引入了遷移學習的策略。首先第一種是多任務聯(lián)合學習，比如在擬合兩個問句是否匹配的同時，也對問句進行分類預測;另外還可以同時對匹配的問題對做seq2seq的翻譯模型訓練。這兩個策略都證明能有效提升準確率。

而另一個思路更加直觀，即引入其他領域的語料，所謂多語料遷移。Fine-tune即參數微調是其中一種做法，即先用通用語料訓練網絡，固定底層表達層的參數，然后再使用領域語料調整上層參數;另一種思路參考了對抗學習的思想，即引入一個新的任務“混淆分類器”去判別當前樣本是來自源語料還是目標語料，通過在損失函數中增加反向的混淆分類損失項，讓混淆分類器盡可能地無法區(qū)分樣本的來源，從而保證共享了參數的表達網絡能夠學習到兩部分語料中共性的部分。

以上的介紹都是為了完成一個基本的單輪對話機器人，而實際應用中，往往存在需要需要交互的場景，比如查詢社保余額，就需要用戶提供指定信息，如姓名，身份證號，手機號等。這種是所謂任務導向型機器人，而另一種，基于知識圖譜的機器人也往往會涉及到多輪交互。這里簡單介紹一下多輪對話機器人的架構，整體上是一個對話管理系統(tǒng)，總的來說是管理會話狀態(tài)，包含4個模塊，分別是輸入部分：自然語言理解模塊NLU，負責意圖識別和抽取槽位實體，比如這里匹配到了意圖是查詢社保余額，抽取到了社保號1234。得到的意圖和槽位值會送入到對話狀態(tài)追蹤模塊，DST，他負責會話狀態(tài)的更新，形式化來說是一個函數，輸入是當前狀態(tài)s和當前的query經過NLU處理過得到的意圖和槽位值q, 輸出新的狀態(tài)s‘，下一步是把s’送入DPL，對話策略模塊，這個模塊是根據新的狀態(tài)s‘輸出行動a，通常這個決策選擇會依賴于一個外部數據庫或知識圖譜，最后，由輸出部分，自然語言生成模塊NLG負責將行動轉換為自然語言文本，返回給用戶。

前面提到的單輪FAQ機器人，有一個問題是問答準確率依賴于問答庫的質量，而問答庫的構建耗時費力，所以針對數據較大的非結構化文檔，如果可以直接從中抽取答案，是非常理想的做法。比如斯坦佛大學開源的drQA，就是基于wikipedia的語料做的一個開放域上的問答機器人，我們來看看這種閱讀理解機器人的架構示意，他也是基于檢索重排的思路，首先把可能的文段從語料庫中摘取出來，然后送入閱讀理解模型進行答案定位，打分，排序和選擇得分最高的答案。閱讀理解模型與匹配模型是類似的，需要先對問題和候選文段進行編碼表示，不同之處在于最終預測的目標是答案的起始和結束位置。我所在的團隊在去年，在閱讀理解的權威公開測評Squad v1中取得過第一的成績，同時參加這個測評的包括了google, facebook, 微軟，阿里idst, 科大訊飛等國內外同行。說明業(yè)界對這種技術還是非?？粗氐摹?/p>

下面分享小知在把以上技術落地產品化的經驗。首先我們來看看小知的整體架構圖，核心引擎有兩部分，一塊是上面重點闡述的深度語義匹配模型，另一塊是本次分享沒有展開的知識圖譜引擎，在此之上，我們構建了FAQ機器人，多輪會話機器人(任務機器人)，閑聊機器人等。以下是我們單輪和多輪機器人的示例。

在我們實際的落地項目中，得益于深度遷移模型的語義匹配能力和行業(yè)知識圖譜的的精準匹配和輔助追問，小知機器人能夠做到95%左右的問答準確率，并且節(jié)省了50%以上的服務人力，切實為政府和企業(yè)提升效率和降低成本。

在智能客服的基礎上，我們又打造了基于語音的電話機器人，力主融合智能客服，人工在線客服，工單系統(tǒng)和電話機器人，為客戶打造從售前售中售后的整體解決方案。

以下是電話機器人的整體架構圖，核心是自然語言理解NLU模塊，負責識別用戶提問意圖

提取相關實體。根據NLU輸出的結果，內置的對話管理引擎會進行流程狀態(tài)流轉和跟蹤。

另外，ASR語音識別和TTS語音合成是不可或缺的重要服務，這三個模塊相互協(xié)作，共同完成與用戶的交互。

最后對智能問答的未來發(fā)展提幾點我的看法。目前學術界比較公認的一個方向是，需要更有機地結合模型和規(guī)則，而在問答領域，規(guī)則的一大組成部分就是知識圖譜，包括開放領域的知識圖譜和專業(yè)領域知識圖譜。而更進一步地，我們需要研究帶有推理性質的事理型知識圖譜去描述領域內的規(guī)則和知識，讓機器人能夠處理帶有復雜條件的問題，提供更智能的回復。在我看來，智能問答的一個突破口就在于解決以上三個問題。以上就是今天分享的內容，謝謝大家。

主講人介紹：

陳松堅，騰訊數據平臺部算法高級研究員，有著8 年的 NLP 研發(fā)經驗，2017 年加入騰訊 TEG 數據平臺部，負責智能客服產品騰訊小知的算法規(guī)劃和落地。負責過多個智能客服項目，對封閉領域的智能問答有豐富的實戰(zhàn)經驗。

三、如何和自動聊天機器人聊天？

找到自動聊天機器人app，與它進行對話就好。

可以與它智能對話，及時問答，百科信息，天氣，生活小知識，聊天調侃。

世界上最早的聊天機器人誕生于20世紀80年代，名為“阿爾貝特”，用BASIC語言編寫而成。今天的互聯(lián)網上，已出現(xiàn)“比利”、“艾麗斯”等聊天機器人等，中文的如“白絲魔理沙”、“烏賊娘”等由網友制作的聊天機器人。據悉，還有一個“約翰·列儂人工智能計劃”，以再現(xiàn)當年“披頭士”樂隊主唱的風采為目標。

人工智能（AI）和神經網絡語言處理（NLP）技術得到了空前的發(fā)展，這意味著與機器人交談越來越接近于與真人發(fā)生交談?，F(xiàn)如今，開發(fā)人員可以很容易地找到各種提供了AI和NLP服務的API，他們甚至不需要了解AI和NLP的工作原理。部分提供這類服務的網站如下：Crunchable.io、Chatbots.io、Luis.ai、API.ai和Wit.ai。

四、人工智能電話機器人話術怎么做？

首先要有專業(yè)的人來做話術，有豐富的行業(yè)關鍵詞語音數據積累，再有是全面的行業(yè)

知識庫

和機器人問答邏輯，還要有一個適合行業(yè)特點的電話機器人

配音師

來配音處理。這樣才可能保證這套話術的完善，保證機器人的撥打效果。

以上就是關于AI智能問答機器人相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

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