智能机器外呼系统的设计与实现

发布时间：2023-04-19 04:46

　　在互联网技术和人工智能的急速发展的环境下,各行业也得到快速发展。而在此过程中企业与客户的沟通必不可少,如产品推广、业务引导以及债务催收等。传统的企业与客户的沟通往往使用呼叫中心自动外呼,再转接给人工坐席完成外呼任务。这种以人工为主的客户沟通方式却伴随着外呼数量大、工作重复枯燥、通话效率底下以及话术不规范的问题。针对上述问题,在传统呼叫中心基础上构建了一个智能机器外呼系统,其中详细设计并实现了包含意图识别与智能问答功能的语义解析引擎,以及基于状态机的对话管理。引入人工智能的外呼系统,可以高效解决传统外呼过程中人工外呼成本高、效率低的问题,极具现实意义与商业价值。具体的研究内容包括:(1)基于文本分类技术的意图识别:首先调研了自然语言理解技术的国内外研究现状,总结其中使用的技术方案。针对智能外呼任务的实际特点,实现基于文本分类技术的意图识别。设计了基于字、词、拼音向量特征的深度学习意图识别模型,并结合规则模板的方法解决系统冷启动时数据量匮乏的问题。(2)基于深度匹配的智能问答:在实际场景中,用户问题往往无法穷举,且随着用户量的积累,问题集合也会不断扩大,因此确定意图类别数量的意图识别方法无...

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 人机对话系统
        1.2.2 意图识别
        1.2.3 智能问答
    1.3 论文主要工作
    1.4 论文结构
第二章 相关技术介绍
    2.1 语言模型
    2.2 传统机器学习文本分类算法
    2.3 卷积神经网络
    2.4 循环神经网络
    2.5 Attention机制
    2.6 本章小结
第三章 智能机器外呼系统需求分析
    3.1 典型应用场景分析
    3.2 系统角色分析
        3.2.1 业务人员
        3.2.2 客户
    3.3 功能性需求分析
        3.3.1 语义解析功能需求
        3.3.2 业务流程对话管理功能需求
    3.4 非功能性需求
    3.5 本章小结
第四章 系统总体设计
    4.1 总体架构
    4.2 系统分层模块介绍
    4.3 主要工作流设计
        4.3.1 业务话术配置流程
        4.3.2 智能外呼消息交互流程
    4.4 本章小结
第五章 关键问题研究及解决方案
    5.1 基于文本分类的意图识别
        5.1.1 问题描述与方法简介
        5.1.2 模型总体架构
        5.1.3 核心向量特征
        5.1.4 实验
    5.2 基于深度语义匹配的智能问答
        5.2.1 问题描述与方法简介
        5.2.2 模型总体架构
        5.2.3 实验
    5.3 本章小结
第六章 主要模块设计与实现
    6.1 语义解析引擎
        6.1.1 模块结构设计
        6.1.2 模块主要类实现
        6.1.3 语义解析模型实现
        6.1.4 模块关键算法实现流程
    6.2 业务流程对话管理模块
        6.2.1 模块结构设计
        6.2.2 模块重要类实现
        6.2.3 模块关键算法实现流程
    6.3 本章小结
第七章 智能外呼借贷业务实例测试
    7.1 确定意图与智能问答FAQ集合
    7.2 模板编写与模型训练
    7.3 编写业务流程
    7.4 确认客户意向分类标准
    7.5 系统效果展示
        7.5.1 外呼工单查询
        7.5.2 对话交互查看
    7.6 本章小结
第八章 总结与展望
    8.1 工作总结
    8.2 未来展望
参考文献
致谢



本文编号：3793741