基于意图识别的客服机器人框架设计与关键技术研究

发布时间：2021-12-28 08:13

　　聊天机器人是自然语言处理领域的一个重要研究方向,旨在让用户能用自然语言的方式与机器进行沟通。基于常见问答对的问答系统,是聊天机器人的一种重要实现方法,通过比较用户的问题与问答对中问题的相似程度,快速地返回一个准确而简洁的答案,其中全面而准确的问答对是问答系统的基础,也是发展瓶颈。在客服领域,大量且真实的人工客服数据为问答系统的使用提供非常合适的应用场景,而且准确且高效的问答系统也为企业节约了客服成本,提高了客服效率。本文以母婴行业的电商客服为背景,主要做了以下几方面的工作:首先,本文针对传统基于常见问答对的问答系统(Frequently Asked Questions,FAQ)框架的不足,在传统FAQ框架的基础,加入意图识别模块,设计了一个新的客服机器人框架。然后,本文针对客服机器人框架中的三个关键技术,关键词自动抽取,意图识别和语义相似度计算,结合本文的实际应用场景,进行了深入的研究。设计了多种关键词特征,利用XGBOOST(eXtreme Gradient Boosting)算法构建了一个关键词自动抽取模型;设计了一个意图分类模板和多种意图识别特征,利用Softmax算法建立一个多...

【文章来源】： 武汉邮电科学研究院湖北省

【文章页数】：58 页

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究现状
    1.3 研究意义
    1.4 本文研究内容与创新
    1.5 本文结构
2 客服机器人相关理论介绍
    2.1 关键词自动抽取
    2.2 意图识别
    2.3 语义相似度计算
    2.4 Word2vec
    2.5 XGBOOST
    2.6 Softmax
    2.7 本章小结
3 基于意图识别的客服机器人框架设计
    3.1 传统的FAQ框架及不足
    3.2 基于意图识别的客服机器人框架设计
    3.3 基于意图识别的客服机器人框架模块设计研究
        3.3.1 语句处理
        3.3.2 信息检索
        3.3.3 答案抽取
    3.4 本章小结
4 基于意图识别的客服机器人关键技术研究
    4.1 关键词自动抽取特征设计与模型构建
        4.1.1 关键词特征设计
        4.1.2 关键词自动抽取模型构建
    4.2 意图识别特征设计与模型构建
        4.2.1 意图分类模板设计
        4.2.2 意图特征设计
        4.2.3 意图识别模型构建
    4.3 语义相似度计算特征设计与模型构建
        4.3.1 语义相似度特征设计
        4.3.2 语义相似度计算模型构建
    4.4 本章小结
5 实验与结果分析
    5.1 关键词自动抽取结果分析
    5.2 意图识别结果分析
    5.3 语义相似度计算结果分析
    5.4 客服机器人结果分析
    5.5 本章小结
6 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 未来工作展望
参考文献
致谢
附录1 攻读硕士学位期间参与的项目和发表的论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于词向量的领域情感词典构建 [J]. 林江豪,周咏梅,阳爱民,陈锦.  山东大学学报(工学版). 2018(03)
[2]基于Word2vec的句子语义相似度计算研究 [J]. 李晓,解辉,李立杰.  计算机科学. 2017(09)
[3]基于序列移动距离的用户行为挖掘与相似度计算 [J]. 林泽东,鲁法明,段华.  计算机集成制造系统. 2017(05)
[4]基于改进编辑距离和LCS的同源性检测技术 [J]. 刘云龙.  北京理工大学学报. 2017(02)
[5]基于最长公共子序列距离的主旨模式挖掘算法 [J]. 冯林,于孝航,孙焘,沈骁,潘晓雯.  计算机工程. 2008(14)
[6]银行领域汉语自动问答系统BAQS的研究与实现 [J]. 樊孝忠,李宏乔,李良富,叶江.  北京理工大学学报. 2004(06)

硕士论文
[1]电商客服自动问答系统的商品意图识别[D]. 岳芸.五邑大学. 2016
[2]战场态势目标识别与态势意图预测的算法研究[D]. 王杨.江南大学. 2015
[3]面向客服的自动问答系统关键技术研究[D]. 康毅.东北大学. 2014



本文编号：3553733